近年来，大型语言模型（LLMs）在诸多领域展现出令人瞩目的能力，尤其是在自然语言处理方面取得了革命性进步。随着人工智能技术的迅猛发展，越来越多的研究目光投向其在专业学科中的应用，化学领域便是其中备受关注的一个分支。大型语言模型是否能够替代或辅助化学家完成复杂的化学任务，成为当前科学界和工业界热议的话题。通过对比大型语言模型与人类化学专家在化学知识和推理能力上的表现，可以更深入地了解它们各自的优势和不足，进而为未来智能化化学研究与教育提供参考。大型语言模型如GPT、Claude等，基于海量文本数据进行训练，具有强大的语言理解和生成能力。在化学领域，这些模型不仅可以回答化学问题，还能设计分子结构、预测反应产物，甚至规划合成路径。
然而，这种能力的背后依赖的是模型对海量现有文本的统计学习，缺乏真正的物理化学直觉和实验经验。人类化学家则拥有深厚的专业知识和实际操作经历，能够通过直观理解、逻辑推理和创意探索解决复杂的化学问题。尽管如此，人类专家在处理海量数据和重复性任务时显得效率不足，而这正是大型语言模型的强项。为了系统评估大型语言模型在化学领域的能力，科研团队开发了名为ChemBench的自动化评测框架，收集并整理了超过2700道涵盖本科及研究生水平知识的化学问答题目。这些题目涵盖一般化学、无机、有机、分析、物理、技术等多个子领域，同时对所需的计算、推理和知识应用能力进行分类。通过该框架对多款领先的开源及闭源模型进行测试，结果显示，部分顶尖模型在整体表现上甚至超过了被邀请参加测试的化学专家平均水平，这一发现震惊业内。
然而，深入分析发现模型在某些基础任务上仍表现不佳，特别是对化学安全和毒性相关问题的理解较弱。此外，模型往往存在过度自信的问题，难以准确预估自身回答的正确性，这在涉及安全和风险的领域尤其值得警惕。大型语言模型的尺寸和数据规模是其性能提升的重要因素。研究发现，随着模型规模的增大，其在化学知识和推理任务上的准确率有明显上升趋势。但模型的“知识记忆”能力依然有限，尤其是在需要调用专业数据库而非通用文献的背景信息时表现不足。相比之下，化学专家能够结合专业数据库和实验经验做出更为精确的判断。
模型在不同化学子领域的表现也参差不齐。技术化学和基础化学问题普遍得到较高的正确率，而毒理学、分析化学等领域则存在明显短板。解析核磁共振（NMR）光谱信号数问题时，模型准确率甚至低至20%左右，表明其在分子结构对称性推理上的能力仍显不足。这一现象进一步说明，模型可能依赖已见过的相似样本来做出预测，而非通过对分子结构进行深层次理性推导。除了客观答题表现，模型对化学家偏好的学习和模拟也是评估重点。药物发现过程中，化学家通常需要根据一系列复杂标准，快速评判分子优劣。
研究结果表明，目前的大型语言模型在化学偏好判断任务中的表现几乎与随机猜测无异，显示其尚未掌握人类专家的直觉和综合判断能力。这方面的改进可能需要结合更多针对性训练和偏好微调技术。模型对自身答案可信度的评估能力目前仍是弱项。实验中，模型对回答正确与否的信心水平并无明显关联，有时在回答错误时自信满满，这种过度自信可能误导使用者，尤其是非专业用户。改善模型的校准能力和建立可靠的置信度估计机制，是未来安全应用的关键。面对大型语言模型在化学领域的迅速发展，教育体系也面临巨大变革。
传统依赖死记硬背和标准化考试的教学模式逐渐难以适应人工智能普及的新环境。未来化学教育更应注重培养学生的化学推理能力、批判性思维和问题解决能力，以弥补模型在创造性和直觉方面的不足。大型语言模型或许成为化学家的强力辅助工具，尤其是在文献检索、数据整理、初步构思甚至算法驱动实验设计方面发挥重大作用，实现“化学助手”的梦想。同时，也需警惕依赖技术带来的风险，确保人工审查和专业判断始终在线。总结来看，大型语言模型已经展示了其在化学知识储备和推理能力上的巨大潜力，部分模型甚至在一些测试中超越了化学专家。但不容忽视的是，它们在专业知识记忆深度、推理准确性、多领域均衡性以及可信度评估方面仍存在明显欠缺。
要实现真正意义上的人工智能化学家，还需不断改进模型架构、训练数据和人机协同策略。未来的研究应更加注重与专业数据库和物理实验数据的结合，提升模型在实际科研中的实用价值。大型语言模型与人类化学专家的优势互补，既能释放化学领域的创新潜能，也将促进教育与科研方式的变革。通过诸如ChemBench等科学严谨的评测框架，我们能够系统追踪和推动人工智能技术在化学领域的进步，确保这场数字化革命为科研和社会带来最大福祉。大型语言模型与化学家专业知识各具特色，协同发展将是未来化学创新的关键所在。
