近年来，大型语言模型（Large Language Models，简称LLM）迅速兴起，因其强大的自然语言处理能力而备受瞩目。它们能够通过学习海量文本数据，不仅完成语言生成和理解任务，还开始被应用于专业领域，其中包括化学科学。化学是一门注重精确知识、复杂推理和严密实验验证的科学，长期以来依赖化学家积累的经验和专业直觉。随着LLM在化学知识和推理方面性能的提升，学界开始探讨它们与传统化学专家之间的能力差距，并希望借助这些技术推进化学研究和教育的发展。随着研究的深入，一个名为ChemBench的自动化评测框架应运而生，旨在通过超过2700道问答题组系统评估当前最先进的LLM在化学领域的表现，并与化学专家进行直接比较。ChemBench覆盖了本科至研究生层次广泛的化学主题，包括无机、有机、分析、物理化学等多个子领域，其题目类型涵盖选择题和开放式问题，考察知识储备、推理能力、计算技能以及化学直觉。
评测结果令人震惊，部分顶尖LLM在整体正确率上超越了参与测试的最优秀的化学专家，显示出其深厚的化学知识库和推理技巧。然而，深入分析表明这些模型在某些基础且关键的领域存在明显不足，尤其是在安全性和毒理学等对准确性要求极高的方面表现较弱。一些问题如核磁共振（NMR）信号数量的预测，即使是先进模型的正确率也不足三成。这主要是因为这些任务要求模型能够通过分子结构拓扑理解分子的对称性和异质性，而LLM目前更多依赖于其训练语料库中与分子相似的实例，而非真正的结构推理。值得一提的是，模型对各种化学主题的掌握并不均衡。在以教材和考试题为蓝本的问题上，模型表现优异，甚至达到或超过合格线，然而面对实际应用中更具挑战性的复杂任务时则显得力不从心。
这一现象反映出当前LLM的“记忆”能力较强，但“理解”和“创新推理”仍待加强。更加令人关注的是，尽管部分模型表现出良好的答案正确率，但它们普遍缺乏可靠的自我置信度评估能力，错误答案往往伴随着较高的置信度，给依赖模型输出决策的用户带来潜在风险。这在涉及安全、毒性等敏感话题时尤为关键，错误信息可能导致严重后果。因此，增强模型的不确定性识别和置信度校准成为未来研究的重点。相较于人类专家，LLM在化学偏好判定任务中表现仍不理想。判断化学分子的“有趣性”或“优化优先级”涉及复杂的主观判断和长时间经验积累，目前模型的选择往往接近随机，未能体现人类专家间具有一致性的偏好。
这表明，尽管LLM在知识检索和规则推理方面展现了超越人类的潜力，化学直觉与经验的模拟尚需发展更为先进的方法，例如结合强化学习或引入专家知识调优。另一方面，ChemBench评测框架的重要价值在于提供了一个标准化、开放且丰富多样的测试环境，促进学术界和工业界对化学领域LLM进行统一衡量和持续改进。框架中不仅包含基础的知识问答，也纳入了推理、计算和直觉评估，针对常见的开放性问题提供了合理的难度分布，便于开发者找出模型弱点并针对性优化。此外，该框架支持针对工具增强型LLM的测试，表明结合外部数据库、计算软件和检索系统的多模态智能体可能成为未来化学智能助手的发展方向。综合看来，LLM在化学知识与推理方面已经达到了前所未有的高度，能够快速处理和整合大量科学文本信息，甚至在某些考试型测试上超过了人类专家的平均水平。这对化学教育模式提出了深刻挑战，传统的死记硬背和机械题解将难以适应新的智能辅助学习环境，培养批判性思维和创造性问题解决能力变得更加重要。
同时，LLM辅助的化学研究与自动化实验也将极大提升科研效率，加速新材料和新药物的发现进程。然而，不能忽视的是，模型现有的局限性和潜在风险同样显著，特别是在准确性、不确定性表达和偏见控制方面。未来的技术进步需要从多方面入手，包括增大模型容量、引入更多专业数据库训练、改进多模态信息处理能力以及加强与人类专家的交互机制。通过不断优化和规范使用，LLM有望成为化学科学家们不可或缺的合作伙伴，推动整个学科迈入智能化时代。总之，ChemBench项目揭示了大型语言模型在化学领域令人振奋的成就，同时也明确指出了当前面临的挑战，是AI与化学交叉领域极具指导意义的里程碑。它不仅为科研人员提供了强有力的评估工具，更为未来化学智能系统的设计指明了方向。
随着技术日益成熟，未来的化学研究、教育和应用有望实现更高的效率与创新水平，开启化学智能革命的新篇章。
