随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLMs）已成为科学研究的新兴利器，特别是在化学领域，其应用潜力引起了广泛关注。大型语言模型是基于深度学习技术，经过海量文本数据训练的机器智能系统，能够理解和生成符合语法和上下文的自然语言文本。近年来，借助其强大的自然语言处理能力，LLMs逐渐被用于化学问题的解答、实验设计和文献分析等多方面的工作。然而，面对传统化学专家积累的专业知识和复杂推理能力，LLMs能否真正实现超越人类的表现，成为了学界和工业界热议的焦点。最新的研究成果通过开发专业的评估框架，对大型语言模型在化学知识掌握和推理能力上的表现进行了系统的量化和比较，为我们理解这类模型的优劣和局限提供了重要视角。大型语言模型在化学领域的能力很大程度上依赖于其训练数据的质量和广度。
许多化学知识存在于学术论文、教科书和数据库中，而这些文本正是LLMs学习的“营养来源”。通过自动化处理和理解这些大量的文本，模型能够提炼出概念、定律、反应机理及应用方法。研究中提出的ChemBench评估框架，涵盖了2700多个涵盖知识、推理、计算和化学直觉的问答对，广泛覆盖本科及研究生层次的化学课程主题。通过这一框架评估了多种顶尖大型语言模型和人类专家的表现，数据惊人地显示，最优模型在整体正确率上甚至超过了最优秀的化学专家。然而，这一优势并非无懈可击，模型在某些基础任务中仍表现挣扎，且出现过度自信的错误回答。模型的表现因化学子领域而异，诸如一般化学、技术化学的题目往往得到较好解答，而涉及毒性、安全性及分析化学等领域的题目，模型的命中率相对较低。
例如，在核磁共振(NMR)信号数预测的题型上，表现最佳的模型正确率甚至仅为22％，这表明其对分子结构和对称性的深层理解仍有欠缺。相比之下，化学专家在处理这种复杂结构推理时得以借助结构图形，而模型则被限制为结构的文本表示（如SMILES编码），这对模型理解提出了更大挑战。另一个值得关注的发现是，模型虽然在回答许多基于教材的题目表现出色，但在更复杂、需要多步骤推理的问题上依然存在不足，这种差异也反映出当前化学教育在面对智能化工具时可能需要重新设计，以强调批判性思维和深度理解而非死记硬背知识。模型在化学偏好判断上的表现尤为有限。药物研发领域中，化学家的直觉和偏好对分子筛选及优化极为关键。研究中的实验通过向模型提出两个分子选择偏好题目，结果显示模型的选择几乎与随机猜测无异，且与专业化学家的判断一致性较低。
这表明现有大型语言模型尚未在捕捉化学家专业偏好方面展现出有效能力，未来在结合偏好学习和更丰富上下文理解方面存在巨大潜力。评估中还涉及模型自我置信度的能力检测，发现多数模型难以准确估计自身回答的正确性，尤其在安全性相关问题上表现出对错误答案的过度信心。安全和可靠性作为化学领域的核心考量，这种缺陷提醒我们在实际应用中必须辅以专家监督或开发更完善的置信估计机制。此外，研究表明模型的表现与其规模正相关，规模更大的语言模型在解答化学问题时一般表现更佳，这与AI其他领域的观察相一致，但单纯扩展规模并非解决所有问题的万能钥匙，训练数据的专业度和模型架构的优化亦不可或缺。模型结合外部工具如数据库查询和化学软件的集成应用展现出提升潜力，但当前试验表明，单纯依赖文献搜索无法完全解决知识盲区。为此，开发紧密链接专业数据库和先进工具的多模态协同系统可能成为未来的研究重点。
ChemBench框架的推出为化学领域提供了一个全面、细致且开放的基准测试平台。这为评估和比较各种模型提供了科学依据，同时也为模型开发者标明改进方向，有助于推动大语言模型更适配化学研究和教育的需求。与此同时，研究提醒我们，随着智能系统在化学领域的介入日益深入，教育体系需重塑对化学知识传授的侧重点，将批判性思维、复杂推理和实验设计能力置于核心，培养未来化学家与智能助手的协作能力。尽管大型语言模型在化学问答方面表现已接近甚至超越部分专家水平，但他们仍然缺乏全面的推理能力和对复杂分子结构的深刻理解，尤其在安全性及直觉性决策上不及人类专家。这种差异提醒我们，智能化工具最适合在化学研究中作为辅助助手而非完全替代，化学家的专业判断依然不可或缺。随着技术的不断演进，有望在未来构建出更加智能、具备自我调节和多模态信息处理能力的化学语言模型，为科学发现、实验自动化和知识传播带来革命性提升。
综合来看，大型语言模型在化学知识和推理领域的表现已取得令人瞩目的进步，但其局限亦须正视。通过建立严谨的评估体系，推动模型与专家的协同，培养新型的教育理念，将为化学科学的发展注入强劲动力，开启智能化辅助科学探索的新时代。
