随着人工智能技术的快速发展，大型语言模型（LLM）在各个领域的应用愈发广泛，化学科学也不例外。近年来，研究者们对大型语言模型在化学知识和推理能力方面的表现产生了浓厚兴趣，这不仅反映了AI技术的进步，也对化学研究、教育甚至产业带来了深远影响。通过系统的评估框架，将大型语言模型与人类化学专家的能力进行对比分析，揭示了当前人工智能在化学领域的优势与不足，同时为未来的发展方向提供了宝贵参考。 大型语言模型因其基于大规模文本训练的特点，具备处理自然语言和回答多样化问题的能力。它们通过对海量科学文献、教材以及数据的学习，能够生成化学相关的答案，甚至在特定条件下提出化学反应设计和实验建议。然而，是否能够超越资深的化学专家，在复杂的化学问题上展现出同等甚至优越的推理能力，一直是学术界关注的焦点。
为了系统评估大型语言模型的化学能力，研究团队设计了名为ChemBench的评测框架。该框架收录了来自多种来源的超过2700个带答案的化学问题，涵盖化学知识、推理、计算及直觉等多种技能要求，题目类型涉及基础化学、无机化学、有机化学、分析化学及化学安全等多个子领域。测试既包括选择题，也涵盖大段文本的开放性问题，兼顾了学术考试和实际科研中的多样性需求。 通过对包括开放源代码和闭源模型在内的多款顶尖大型语言模型进行评测，发现最优模型在整体问题回答正确率上甚至超过了参与测试的顶尖人类化学专家。领先模型如o1-preview展现出接近甚至超越专家的综合实力，大幅提升了人工智能辅助化学研究的可能性。然而，突破性成果的背后也暴露出明显的局限性和风险。
例如，模型在某些基础知识问题上表现不佳，且常对自身预测的正确性表现出过度自信，这在安全敏感的化学问题上可能引发严重后果。 深入分析模型在不同化学子领域的表现，呈现了显著的差异。模型在通用化学和技术化学类问题上的表现相对较好，而在毒性、安全性和分析化学领域的准确性明显下降。例如，在核磁共振信号数量预测等需要分子拓扑和结构推理的分析化学问题中，优秀模型的正确率仅为20%至30%之间，远低于人类专家的答题准确率。这主要由于模型难以有效理解和推理复杂的化学结构，仅依赖已见过的数据模式进行回答。与此对应的是，人类专家不仅可以直观判断分子结构，还能结合实验经验和逻辑推理作答。
另一个值得关注的现象是模型在教科书风格题目上的表现优于半自动生成的复杂问题。这意味着当前大型语言模型在面对与训练数据高度匹配的标准考试题时表现卓越，但一旦问题涉及更深层次的推理或是未明确定义在训练集中，其性能便受到极大影响。这种表现差异对化学教育提出了挑战：过去依赖死记硬背和标准题型的教学方式可能不再适应未来AI辅助的学习环境，化学教育亟需向培养批判性思维和复杂问题解决能力转型。 在化学偏好判断方面，尽管模型在许多领域展现出强大的知识整合能力，但在模仿人类专家的“化学直觉”方面表现平平。一项涉及药物筛选中化合物选择偏好的测试显示，模型选择的方案与专家意见基本无相关性，表现近似随机。这显示出人工智能在处理含糊且高度依赖主观经验的任务时，仍缺乏人类特有的判断力和价值观的内化，强调了未来研究应引入更精准的偏好学习和模型微调机制。
可靠性和信心水平是使用大型语言模型回答化学问题时的另一关键指标。实验表明，当前主流模型难以准确估计自身回答的正确概率。部分模型对于回答错误的问题反而表达了更高的自信度，这一反常现象在安全监测和实验设计中尤为危险，可能导致错误的实验方案或误用化学物质。为此，研究者建议引入多模态反馈机制和不确定性量化方法，以提升模型的自我校验能力，避免误导用户。 面对如此现状，化学界和人工智能领域的学者纷纷呼吁制定更科学、全面的评估标准和开放的数据基准。ChemBench作为目前最广泛和系统的化学问答库之一，促进了模型性能的透明化和可比较性，同时推动模型研发向更精准、更安全的方向发展。
值得期待的是，随着持续的算法优化、更丰富的领域数据注入以及与专业数据库的深度整合，未来的化学大型语言模型将能够更好地辅助化学家完成创新工作，拓展科研边界。 此外，大型语言模型超越人类专家的表现也引发了对于化学教育模式的反思。随着模型在基础知识测试中的卓越表现，传统以知识记忆为核心的教学可能逐步失去优势。教育应更加注重培养化学思维能力、推理技巧和创新精神，让学生能够有效利用AI工具而非仅依赖记忆。与此同时，专家的角色或许也将从单纯知识提供者转变为AI辅助决策的监督者和批判者，形成新型人机协同的科研生态。 最后，必须关注大型语言模型的伦理和安全问题。
化学领域涉及诸多潜在危险物质和敏感应用，模型错误信息可能带来不可估量的风险。开发者与监管机构需要共同制定责任明确的使用规范，杜绝技术滥用，保障科研安全。与此同时，普及化学AI知识，提高公众和科研人员的风险意识，也成为构建健康AI生态体系的重要组成部分。 综上所述，大型语言模型在化学知识和推理能力方面取得了令人瞩目的进展，部分领先模型甚至实现了超越人类专家的整体表现。然而，模型在部分基础知识的掌握、复杂结构推理、主观偏好判断以及自身能力评估方面仍存在显著不足。这些发现揭示了人工智能与人类化学专业知识之间的差距与互补，也提示了化学教育、模型研发与社会监管的新方向。
未来，通过持续改进评测框架、优化模型结构及融合专家经验，人工智能有望成为化学领域强有力的助手，推动科学发现走向更高水平。
