随着人工智能技术的不断突破，大型语言模型（LLM）在多领域中展现出强大的能力，尤其在自然语言处理方面取得了令人瞩目的进步。作为理解和生成复杂文本的工具，LLM不仅能辅助人类进行语言翻译、文本撰写和信息总结，在化学科学这一高度专业化的领域同样展现出独特的潜力。本文将深入探讨大型语言模型在化学知识的掌握与推理能力方面的表现，并将其与资深化学专家的专业水平进行对比分析，揭示其优势与不足，同时探讨未来化学科研与教育的发展方向。大型语言模型背后的技术基础是基于大规模的文本数据训练，通过统计学习使模型能够预测文本中的下一个词汇，从而实现流畅的语言生成和理解。近年来，随着模型参数量的爆炸式增长和训练数据的多样化，LLM在各类复杂任务中的表现也随之提升。例如，一些领先的大型语言模型已能够通过医学专业考试，在自然语言交互中为用户提供高质量的专业建议。
化学作为一门依赖大量文本数据和复杂符号表达的科学领域，天然适合利用语言模型进行文本知识的挖掘和处理。大量的化学知识蕴藏于科学论文、教科书、实验报告和数据库中，这为大型语言模型的训练与应用提供了丰富资源。为了系统评估大型语言模型的化学知识和推理能力，科学家们构建了名为ChemBench的评测框架，这是一个涵盖2700多个化学问答对的综合测试集，涵盖从基础化学到有机、无机、分析及技术化学等多个子领域的问题。问答问题不仅包括选择题，还包括开放式问答，考察模型的计算、推理、知识记忆和化学直觉等多项能力。通过与一群经验丰富的化学专家进行对比，评测揭示了当前大型语言模型在化学领域的整体实力以及存在的明显短板。结果显示，顶尖的大型语言模型在整体答题正确率上甚至超过了参与测试的人类化学专家，特别是在标准教科书风格的基础知识问题上表现优异。
许多模型例如o1-preview和Llama-3.1-405B-Instruct展示了超越平均人类水平的强大表现，显示出开放源代码模型在细致调教和扩展语料后，也具备媲美商业闭源模型的实力。然而，研究也指出这些模型在某些重要核心领域，尤其是涉及精细化学结构推理和安全毒性相关的知识时表现欠佳。部分题目诸如核磁共振（NMR）信号数量的判断，由于模型只能通过SMILES字符串而非化合物图形进行分析，难以准确推断分子对称性或化学环境，导致正确率不足三成。此外，尽管部分模型在知识性的题目上表现较弱，但尝试通过结合文献检索等工具提升表现的方案（如PaperQA2）并未显著弥补知识储备的不足。这表明某些关键化学知识更多地藏于专门数据库，而非公开文献或普通知识图谱中，提示未来化学语言模型训练应进一步整合诸如PubChem和GESTIS等权威数据库的结构化数据。由于化学知识牵涉到高度专业化符号表示、多层推理和安全风险评估，模型对自我能力的信心估计也存在偏差。
研究发现多数模型无法有效地根据自身回答的正确性调整自信水平，有时对错误答案表现出过度自信，这在涉及安全性和毒性评价时尤为令人担忧。模型的能力与其规模呈明显正相关，参数量和训练数据的增长往往带来自身推理复杂问题的潜力提升。然而，即使大型语言模型能够凭借海量知识储备提高答题准确率，其在化学领域的结构性推理和化学直觉面仍与人类专家存在较大差距。模型在模拟人类化学师的偏好和决策任务方面表现接近随机，显示当前训练方法尚未完全捕捉人类工作经验中的隐性知识和价值判断。鉴于此，未来研究需探索如何通过特定的偏好学习和强化学习方法，提升模型的决策辅助功能，使其更贴合化学研究和开发的实际需求。化学领域对事实准确性和安全性的高要求，也限制了模型在敏感话题上的开放程度。
许多商业API对有关高危化学品和安全规章的问题设置访问限制，导致模型在这类题目上的“拒答”现象较为普遍。因此，未来版本的化学语言模型除了增强知识面外，还需向开放性与安全性之间寻找平衡，或通过可解释性技术辅以人类监督来确保输出的可靠和合规。从教育角度来看，传统的化学考试多以标准化选择题衡量学生的知识记忆与计算能力，而大型语言模型的成功或许反映了这种考试体系的局限性。随着机器学习技术的发展，纯粹依赖死记硬背和简单演算的问题越来越容易被自动化系统“超越”。这要求化学教育更加重视批判性思维、复杂问题的多步骤推理和创新设计能力，培养学生超越模型训练数据的综合理解能力。教师和科研人员也应结合人工智能工具，发挥人机协作优势，让模型成为有力的科研助手和教学辅助工具，而非简单替代者。
本次ChemBench项目的建立弥补了以往领域内缺乏统一、全面、专家认证的化学语言模型性能基准的空白。通过细致的语义标注、多模态处理与细致的技能分类，化学语言模型的能力得以系统化鉴定和发展方向得以明确。未来，随着更多模型和工具的加入，ChemBench将持续演进，为推动化学和材料科学领域的人工智能进步奠定坚实基础。综上所述，大型语言模型在化学知识掌握和推理推断方面表现出巨大潜力和惊人能力，部分模型已经在特定任务上超越了人类专家。然而，模型在高阶结构推理、知识完整性和安全判断方面尚需提升。与化学专业人员相比，模型对化学偏好和判断的理解仍有限，且在信心估计上存在挑战。
通过持续整合专业数据库、改进训练算法和加强与人类专家的协同，未来大型语言模型有望成为化学研究和教育中不可或缺的智能助手，推动科学发现和创新迈向新的高度。
