随着人工智能技术的迅猛发展，大型语言模型（LLMs）在各个领域展现出了惊人的能力，尤其是在自然语言处理领域引来了广泛关注。化学作为一门高度专业且复杂的学科，其知识和推理能力对研究与教育至关重要。近年来，科学界开始探索大型语言模型在化学领域的潜力，试图将其与资深化学专家进行对比，从而揭示二者在化学知识理解和推理方面的优势与不足。 大型语言模型是基于海量文本数据训练而成的深度学习系统，通过预测下一个词语或片段完成句子。虽然它们并非专为化学而设计，但其规模和多样化的数据集赋予了它们一定程度的跨领域能力。最新研究表明，某些先进的大型语言模型在处理化学问题时，甚至能够超越部分专业化学家的表现。
通过对2700多个化学问题与答案对的系统评测，最优秀的模型在总体准确率上接近或超过了人类专家，令人惊叹。但这种优势的背后，同样暴露出模型在一些基础任务中表现不稳定，并且常常带有过度自信的问题。 相比之下，传统化学专家具备深厚的专业理论基础、实践经验以及对化学结构和反应机理的深入理解。他们能够通过多步推理、实验数据分析甚至直觉判断解决复杂的化学难题。专家的优势不仅体现在知识的广度和深度，更在于其批判性思维和安全意识，尤其是在涉及化学安全、毒性评估等关键领域。然而，随着科学文献和数据量的急剧膨胀，专家面对与之匹配的信息处理压力日益增加，因而人工智能辅助的工具正逐渐成为不可或缺的助手。
大型语言模型的优势之一在于其可以迅速访问和整合大量文本信息，包括教科书、学术论文、公开数据库等多种来源，从而实现对广泛化学知识的掌握。这种海量信息的并行处理能力远超人类个体，因而模型能够在某些标准化考试题目或教科书式的问题上表现出色。此外，模型能够针对开放性问题给出快速的答案或假设，激发化学研究中的创新思路，如新分子的设计和反应路径的预测等。 然而，模型在处理涉及分子结构推理、复杂计算和实验细节时表现仍然有限。例如，理解分子对称性、计算核磁共振(NMR)信号数量，判断分子手性等领域，模型的正确率明显低于专家。这主要是因为模型多依赖于数据中出现过的例子和统计模式，而非真正理解分子三维结构或化学反应动力学。
此外，模型对于安全与毒性相关问题的回答往往欠缺严谨性，且缺少对其答案不确定性的合理评估，存在潜在风险。 专家在化学直觉和偏好方面也拥有天然优势，特别是在药物开发和材料优化过程中，专家基于多年经验能迅速判断分子“有趣”与否，并预测其潜在性能。尽管研究尝试通过偏好学习等技术改善模型在这方面的表现，但目前仍然难以达到专业化学家的水平。专家的判断糅合了理论知识、实验观测和多学科背景认知，展现出高度的综合能力，这正是现阶段模型难以完全替代的部分。 从技术角度来看，模型的表现与其规模和训练数据密切相关。较大规模模型通常拥有更强的语言理解和推理能力，部分领先的开放源码模型在多项化学任务中已经逼近部分商业闭源模型的表现。
尽管如此，模型普遍存在过度自信的问题，即使在答案错误时仍对自身信心满满，这对实际应用尤其是安全相关领域构成威胁。解决此类问题需要改进模型的自我评估机制和引入更复杂的外部知识库支持，如高质量的化学数据库和专业文献检索系统。 此外，评估体系的建设对推动化学领域的人工智能发展起着关键作用。传统的化学机器学习评测往往聚焦于具体性质的预测，如熔点、毒性等，难以全面反映模型的化学推理能力。近期推出的 ChemBench 框架，整合了涵盖知识、推理、计算和直觉多维度的题库，为模型与人类专家提供了公平的比较平台。研究表明，模型在化学教育中常见的教科书题目表现优异，但面对更接近实际科研场景的挑战题时，则表现参差不齐，暴露出推理能力的不足，这指出了未来研究的方向。
在教育领域，LLMs的出现正在促使教学理念和方法发生变革。传统的化学教学侧重于记忆和标准化测试，但面对能够迅速检索和综合信息的智能系统，注重培养学生批判性思维和复杂推理能力变得更为迫切。化学教育或将逐步转向引导学生学会与人工智能工具协同工作，提升解决实际问题的能力。 化学领域人工智能的发展也引发了伦理和安全的关注。一方面，强大的化学知识生成能力有助于加速新材料和新药的发现；另一方面，这些技术若被滥用，可能助长危险化学品的设计和非法合成。因此，研发者和监管机构需要建立严格的安全框架和合规机制，确保技术的负责任使用。
综合来看，大型语言模型在化学领域的应用前景广阔，已展现出令人瞩目的能力，但仍无法完全取代人类专家。未来，通过结合模型的高速信息处理和专家的深度专业知识，有望打造高效的化学科研和教育辅助系统。持续优化模型的知识获取、推理能力和不确定性估计，扩展其与专业数据库和实验系统的集成，将是推动这一领域迈向新高度的关键。随着 ChemBench 等评测工具的普及，学术界和工业界能够更精准地识别和提升模型能力，共同促进化学科学的数字化转型和创新发展。 当大型语言模型与化学专家的优势相融合，开启了化学研究和教学的新纪元。这一进程不仅要求技术进步，也需要教育改革和伦理规范的同步推动，确保人工智能真正成为促进科学进步和社会福祉的重要力量。
未来的化学世界，将是人机协同智能共舞的崭新天地。
