近年来，大型语言模型（LLMs）的迅猛发展引发了学术界与工业界的广泛关注。它们凭借海量文本数据训练，能够完成多样化语言任务，甚至展现出超越先前人工智能系统的潜力。在科学领域，特别是化学领域，越来越多研究开始关注LLMs在专业知识获取和推理能力上的表现。随着Nature Chemistry 2025年发表的一篇开创性文章逐步揭示，LLMs在化学领域的应用潜力巨大，但仍面临诸多挑战和限制。这引发了一个核心问题：大型语言模型能够在多大程度上替代甚至超越人类化学专家的知识与推理水平？ 大型语言模型的基本特点注定了它们在化学知识理解的独特优势。LLMs通过分析和生成自然语言文本，从公开文献、教科书和数据库中学习化学相关信息，能够迅速整合并生成响应。
这意味着，传统上需要多年积累的化学专业知识，现在大型语言模型可以依托其海量训练数据予以实现和反映。研究表明，领先的LLM模型在某些测试中甚至可实现超越平均化学专家的表现，这不仅令人惊讶，也暗示着未来具备辅助甚至独立进行化学研究的强大可能性。 然而，值得注意的是，虽然LLMs表现出极其突出的知识检索和再现能力，但在涉及复杂化学推理、结构解析和实验判断时，仍显得不尽人意。例如，在核磁共振谱信号数目预测等需要对分子拓扑和对称性深度理解的任务中，模型的正确率明显低于人类专家。一方面，这暴露出目前模型缺乏真正基于分子结构进行推理的能力；另一方面，也反映出训练数据和模型架构对实际化学问题解决能力的局限。 人类化学专家在知识积累和灵活推理方面虽有天然优势，但也存在记忆局限、处理海量信息效率低下等不足。
专家通常依赖长期学习和实践经验，对复杂问题进行多步推理和判断。而LLMs则依赖于所学习的文本信息及其统计模式，虽能通过规模扩大增强表现，但依然缺乏真正的理解和逻辑推演能力。 通过Nature Chemistry研究团队提出的ChemBench评估框架，我们见证了二者的直接对比。该框架汇集了超过2700条精心设计的化学问答题目，涵盖从基础知识到复杂推理的多个领域。评测结果显示，顶尖的LLMs例如o1-preview，在整体准确率上超越了参与实验的人类化学专家群体，尤其是在标准化考试式的知识性题目表现突出。但同样，模型在安全性、毒理学等专业领域表现欠佳，突显其知识库和推理场景的盲区。
此外，模型的自我信心评估亦是挑战。研究发现，许多模型难以准确判断自身回答的正确性，甚至自信地输出错误回答。这对于应用于实际科研辅助和公共安全领域造成潜在风险，用户若过度依赖模型输出，可能导致严重后果，这也强调了人机协作模式设计的重要性及对模型解释能力和反馈机制的需求。 对化学教育的影响同样不可小觑。传统考试和教科书式的问题虽然是评估基础技能的有效载体，但当面对具备超高知识整合能力的LLMs时，纯粹的记忆力和套路答题已经不足以体现人类专家的价值。未来教育应更侧重训练批判性思维、创造力及实验设计能力，培养学生在LLM辅助下进行科学推理和创新的能力。
人类与机器的优势结合将成为新常态。 值得关注的是，目前LLMs在化学偏好判断等主观领域的表现仍接近随机水平，与医学、文学等领域已开始探索的偏好学习还有差距。这表明，将专家经验和直觉内化为模型评价体系依然是一个未来需要重点攻关的方向，将直接影响药物设计、催化剂开发等前沿应用。 展望未来，将专门的化学数据库、结构信息处理工具与LLMs结合，有望进一步提升模型的推理能力和专业表现。例如，借助结构编码如SMILES标签，或者通过引入物理化学计算结果以辅助语言模型理解，促使其不仅限于文字表面，而是深入分子本质层面的知识挖掘和推演。此类跨模态、多工具的模型体系将极大拓展化学人工智能的边界。
然而，技术进步同时也伴随着伦理和安全问题。化学领域的双用途风险尤其突出：能够设计新药的工具同样可能被滥用于非法制造有害物质。公开且功能强大的LLMs可能被滥用，必须建立合理的监管、责任和安全机制，确保技术正向应用，防范潜在的社会危害。 总结而言，大型语言模型在化学知识和推理领域展现出前所未有的潜力和实际能力，它们已在某些评价体系下超越大多数化学专家，实现了人机竞争甚至部分超越的局面。然而，从单纯记忆事实到复杂的化学推理，这一过程仍有显著距离。随着模型规模扩大、训练数据多样化以及工具化融合的深入，未来化学领域有望实现人机互补的新突破。
对应地，化学教育、研究方法乃至行业规范都需同步变革，适应这一智能时代的挑战与机遇。化学的未来不仅是语言，更是人与人工智能深度协作的化学创新生态。
