随着人工智能技术的快速发展，大型语言模型（Large Language Models，简称LLMs）逐渐进入科学研究的各个领域，尤其是在化学领域展现出惊人的潜力。LLMs基于庞大的文本语料库进行训练，能够处理复杂的语言任务，甚至完成许多从未被明确训练过的任务。化学作为一门高度依赖专业知识、实验数据和推理能力的科学，传统上一直依赖人类化学家的专业判断和经验。但如今，LLMs开始向人类专家的水平甚至超越进行挑战。本文将深入剖析LLMs在化学知识与推理方面的表现，探讨其相较于化学专家的优势与不足，以及未来在科研、教育和实际应用中的发展与风险。 在大型语言模型被广泛应用于化学研究之前，对其化学能力的系统理解尚显不足。
近期，由Adrian Mirza等人牵头的研究团队构建了名为ChemBench的自动化评测框架，旨在通过超过2700道问题及答案对，全面评估多款领先的开源和闭源LLMs在化学知识、推理和直觉方面的表现，并与人类化学专家的能力进行对比。评测涵盖了从基础化学概念到分析化学、无机化学、物理化学、安全性等多个细分领域，题型不仅包含传统的多项选择题，更涉及开放式难题，真实反映了化学研究和教学的多样性。 ChemBench的评测结果令人震惊。某些顶尖大型语言模型如o1-preview的整体表现，甚至超过研究中参评的最优秀人类专家近一倍之多。许多模型的表现远超普通化学专家的平均水平，这显示出LLMs在记忆和应用大量化学知识方面的巨大潜力。与此同时，像Llama-3.1-405B-Instruct等新兴开源模型，也在性能上逐渐接近闭源商业模型，预示着开放科学环境下的化学人工智能技术正快速进步。
然而，尽管表现卓越，LLMs依然存在显著的局限性。例如，在需要深度推理和结构分析的题目中表现不佳，尤其是在分析核磁共振谱中信号数量推断、分子对称性判断等复杂任务上，成功率甚至不足百分之二十。其实质原因在于现有模型的输入限制，多数仅接受SMILES字符串，缺少结合三维空间结构进行推理的能力。此外，Models在安全性和毒性问题领域表现欠佳，错误率较高且缺乏准确自我评估能力，可能产生误导信息。研究显示，部分问题即使融入网络检索功能的增强模型如PaperQA2，也无法有效弥补对专业数据库（如PubChem和Gestis）的访问不足所带来的知识盲区。 此外，ChemBench分析了模型在不同化学子领域的多维表现，发现一些基础化学和技术化学问题中模型普遍表现较好，而在分析化学和安全性相关领域则表现较差。
这种不均衡的能力分布，提示开发者在未来应更多注意模型训练数据的专业覆盖，结合结构式识别、逻辑推理和多模态数据输入进行优化。尽管LLMs能利用其强大的数据阅读能力，通过海量文献和知识库掌握大量事实，但在特定领域的应用场景中，其推理链条和因果理解能力仍远弱于经验丰富的化学专家。 在分子偏好和化学直觉的评估中，模型表现更为逊色。尽管LLMs在许多内容生成和知识问答任务中可达甚至超越人类水准，但在判定药物化学中分子优先级和受欢迎程度时，模型决定的结果与专业药物化学家的偏好接近随机水平。这表明，当前模型尚未有效掌握化学直觉这一高阶认知技能，这对药物设计、虚拟筛选等领域意义深远，未来可通过偏好驱动的微调和强化学习方向进行探索和突破。 此外，LLMs在自我置信度评估方面存在明显不足。
研究提醒我们，许多模型并未能准确判断自身答案的正确概率。例如，在关键的安全性题目中，GPT-4错误回答问题时，往往表现出极高的自信，而正确回答时反而自信度较低。这种自信偏差极易引发误用风险，特别是在化学安全和风险评估领域，错误信息若被盲目采纳，后果可能非常严重。虽然部分模型如Claude-3.5在置信度预测上稍显优势，但整体表现仍不尽理想，强调未来LLMs需融入更完善的可信度估计或不确定性表达机制。 随着LLMs在化学领域的不断渗透，对传统化学教育与科研方式带来了深刻挑战。一方面，模型卓越的知识覆盖与速算能力，可能使得传统依赖死记硬背的考试模式失效，推动化学教育更多侧重于批判性思维和复杂推理能力培养。
另一方面，人机协作的新范式逐步显现，化学家们或将更多依赖于智能助手进行初步查询、知识整合和实验设计，解放重复性工作，专注于更具创造性和战略性的科学探索。 ChemBench评测体系本身也是推动科学人工智能发展的重要里程碑。其丰富、多层次的问题库设计有效涵盖了知识、推理、计算和直觉等多个能力维度，兼顾了不同难度与题型，使得模型评估更加全面和精细化。不同于早期仅关注单一分子性质预测的化学ML测试，ChemBench促进了对语言理解、逻辑推理和结构分析等综合能力的考量，为后续高性能模型的研发和应用奠定了坚实基础。 当然，技术进步也伴随着潜在风险。LLMs的强大能力使其可能被滥用于化学武器设计或毒性预测等不良目的，正因如此，行业和政策制定者必须加强对相关技术的监管和安全治理，推动负责任的人工智能研发。
同时，由于用户群体广泛，非专业人员在没有充分化学背景的情况下使用LLMs，可能引发误导性安全建议，强调在工具推广中需设置合适的使用边界和提示机制。 未来，大型语言模型或将与化学结构解析软件、实验自动化机器人及数据库高度融合，构筑全新的自主化学研究平台，这将极大提升科研效率和创新能力。同时，模型规模的扩大和针对专业数据库的定向训练，结合更先进的多模态理解能力，预计能够显著提升化学推理的深度和准确性。人类化学家的作用也将转向监督、验证和调控模型输出，推动形成高效互补的协同关系。 总之，当前LLMs在化学知识和推理方面已取得显著进展，在许多领域甚至具备超越人类专家的能力。但模型的局限性和潜在风险同样不容忽视，尤其是在安全、自我评估和高阶直觉推断方面。
ChemBench等系统化的评测与持续优化，将引导未来化学人工智能系统迈向更安全、更智能、更可信的新时代。随着技术不断进步，人类与智能模型的协同创新无疑将成为驱动化学科学快速发展的新引擎，实现更高水平的科学发现与应用创新。
