随着人工智能技术的迅速发展，大型语言模型（Large Language Models，简称LLMs）正逐渐渗透进各个学科领域，化学科学也不例外。近年来，这些模型在化学知识处理和推理能力方面展现出了令人瞩目的潜力，甚至在某些测试中超越了部分专业化学家的表现。然而，LLMs在化学领域的表现仍存在明显的局限性，且其自我评估能力不足，带来了新的思考与挑战。本文将深入剖析大型语言模型在化学知识与推理方面的应用现状，比较其与人类化学专家的区别与联系，探讨未来化学研究和教育的发展方向。 大型语言模型的崛起及其在化学领域的应用 大型语言模型基于海量的文本数据进行训练，能够理解人类语言并完成多种未显式训练的任务。得益于模型规模和数据量的增长，当前顶尖的LLMs已能通过医学执业考试，参与复杂的科学研究问题解答。
在化学领域，LLMs被用于分子性质预测、化学反应优化、材料设计，以及从科学文献中提取关键信息。此外，部分增强型系统借助外部搜索和自动合成规划工具，能够设计并模拟化学实验流程，实现一定程度的自主化学研究。 虽然这些成就引起了业界极大关注，有观点认为LLMs展现出“通用人工智能”的初现端倪，另一些专家则批判其为“随机鹦鹉”，即只会重复训练中见过的文本内容，存在理解和推理的根本限制。无论立场如何，几乎所有人都认可LLMs在处理化学文本和辅助科研方面的巨大潜力。 ChemBench：衡量语言模型化学能力的创新评估框架 为了客观评价LLMs在化学领域的能力，科研团队开发了名为ChemBench的全面评测框架。该框架收录了超过2700个问答对，涵盖广泛的化学主题和多样的问题类型，包括计算、推理、知识应用以及化学直觉。
不同于传统以选择题为主的测试，ChemBench兼顾了开放式问答，更贴近实际科研和教育场景。同时，问题以难易程度和所需技能进行精细分类，帮助分析模型在不同层次和类型任务中的表现。 在模型评测过程中，通过专门设计的标注格式，ChemBench实现了对特殊数据类型（比如化学式、分子表示SMILES、化学方程式等）的语义处理，使模型能更有效地理解科学文本的独特属性。此设计亦支持与外部工具结合的复合系统评测，反映真实应用中的协同处理能力。 语言模型与人类化学家的表现对比 为对比LLMs与人类专家之间的差距，研究团队通过定制网络应用，邀请19位具备不同化学专业背景的专家参与答题。参与者在部分题目中可使用网络搜索及专业工具，使测试结果更具现实借鉴意义。
结果显示，表现最优的LLMs在整体准确率上超过了所有参与的专家，部分开源模型表现亦接近顶尖商业模型水平。 然而，模型在特定领域表现仍不均衡。例如，在分析化学中，涉及核磁共振信号预测等复杂任务时，LLMs准确率大幅下降。这一现象部分源于模型只能以文本与SMILES等方式感知分子结构，缺少直观视觉辅助和深层结构推理能力。与人类专家依赖分子图形和直观经验不同，模型更可能基于训练集中类似结构的统计相关性进行推测，限制了其推理深度。 此外，LLMs在知识密集型问题上表现不佳，难以准确回忆或整合特定化学事实，这说明仅依赖通用文本训练难以覆盖所有专业化学知识。
即使集成文献搜索工具，模型仍难以获取类似专业数据库（如PubChem、Gestis）的准确数据，凸显了未来扩充知识库和数据库对接的必要性。 推理与直觉能力的不足及安全性挑战 化学中的许多决策依赖复杂推理和化学直觉，尤其在药物设计和材料优化中更为明显。对比中可以看出，尽管LLMs在记忆基础知识有一定优势，但在模拟人类化学家偏好或优化选择时，表现多接近随机，未能真正体现化学直觉或偏好判定。这为未来技术指引了重要方向：通过专门训练或偏好微调，提升模型对人类价值和偏好的理解和模仿能力。 另外，模型的自信度估计能力普遍较差，无法有效识别自身错误。在安全相关的问题上，错误信息可能带来潜在的危害风险，尤其当非专业人士依赖LLMs获取化学安全指导时表现尤为突出。
该现象强调了在应用此类技术时对结果的审慎审查与辅助人工复核的重要性。 对教与学的启示：重新定位化学教育 LLMs的优势严重挑战了传统依赖记忆和机械求解的化学教学体系。模型能够快速准确地解决大量典型教科书问题，意味着未来化学教育应更多聚焦于训练学生的批判性思维能力、复杂推理技巧和创新实验设计能力，而非单纯信息记忆。机器人助理和智能辅导系统的普及，也可能推动个性化教学变革，使学生依据自身水平和兴趣获得定制化学习建议。 更重要的是，教育者和研究人员应探索如何有效融合人类专业知识与人工智能辅助，从而提升科学研究的深度和效率。LLMs可以作为强有力的知识加速器，帮助专业人员处理海量文献、发现潜在关系、梳理复杂逻辑，但最终决策和创造力依然离不开人类智慧。
展望未来：技术融合与发展路径 当前LLMs的表现证明，语言模型已经具备了超越部分人类专家的能力。然而，模型在化学领域的全面应用依然面临诸多障碍。未来提升的关键之一，是将模型与专业化学数据库、实时实验数据以及符号推理模块更加紧密地结合。多模态信息融合，诸如分子图形、光谱数据与文本描述的联动，也将极大丰富模型的理解与推理维度。 此外，发展能够给出可信度和解释性的模型输出，配合更完善的用户交互界面，将帮助用户更好地识别模型局限，理性利用人工智能。安全机制与伦理约束的嵌入亦是必不可少，尤其在涉及危险化学品和潜在滥用风险的场景中。
结语 大型语言模型在化学知识与推理领域展现出了突破性的成就，为化学科学研究和教育开辟了新天地。虽然现阶段它们无法完全替代专业化学家的深刻理解与创造性思考，但作为辅助工具的价值日益凸显。通过持续优化评测体系、融合多源数据与工具，以及推动人机协同的创新实践，未来的化学科学将见证人工智能与人类智慧的深度融合，迎来更加高效、精准、创新的科研新时代。
