随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLMs）逐渐进入科学研究的前沿领域，尤其是在化学领域显示出巨大的潜力。它们不仅能够理解和生成自然语言，还能通过处理大量化学文献与数据，提供化学知识的解答和推理支持。与传统的化学专家相比，这些模型展现出独特的优势，但也存在明显的局限。本文将围绕大型语言模型在化学知识及推理能力上的表现，深入探讨其与专业化学家之间的差异，剖析这种新兴技术如何影响化学研究及教育体系的未来发展。大型语言模型的化学能力之所以引人注目，关键在于其训练方式和信息来源。它们通过海量文本数据进行预测和生成，有些模型甚至扩展了对分子结构和化学方程式的特殊语义处理，能够理解SMILES编码或化学式符号。
这种对科学文本的特殊适应，使LLMs不仅能解答标准的化学问题，还能执行化学反应设计、性质预测及文献挖掘等复杂任务。最近的研究通过名为ChemBench的评测框架，采用近3000道涵盖本科到研究生层次，涉及化学知识、计算、推理和直觉的问题，系统测试了多款领先的语言模型与人类化学专家的表现。令人惊讶的是，表现最优的语言模型在整体正确率上，甚至超过了本次调研中的顶尖人类专家。该结果反映出当前技术已经能够处理和整合庞大信息，以快速且准确的方式解决许多化学问题。然而，仔细分析模型成绩发现，它们在某些基础而关键的任务中表现欠佳，特别是涉及专业知识深入记忆的题目。例如，模型在涉及安全性、毒性等需要查阅专业数据库的问题时的表现不尽如人意。
相比之下，人类专家利用PubChem、Gestis等专业资源，能够做出更为精准的判断。此外，语言模型无法灵活地估算自身回答的置信度，其输出时常带有过度自信的错误答案，这在化学安全等敏感领域可能引发风险。模型在推理能力上也存在不足。在复杂结构分析上，如预测核磁共振谱图信号数，模型仅依靠文本中分子结构编码，难以像人类利用空间形态、对称性等化学直觉进行准确推断。因此，它们对高难度推理和计算的掌握尚需加强。整体而言，模型表现往往与其规模相关，较大参数量的模型表现普遍更优，这与其他领域的发现相一致，同时暗示继续扩大模型规模或引入多模态信息可能提升其化学推理能力。
另一方面，化学专家在面对非标准化、开放式的问题时，凭借领域经验和科学直觉，可以进行多角度分析和批判性思考，这是当前语言模型难以复制的。专家们能够结合实验经验和最新研究动态，不仅就单一问题作答，更能提出新的假说和实验设计。值得关注的是，教育体系在面对这场技术变革时也面临调整需求。传统以背诵知识点和解题技巧为核心的教学方式，可能无法培养学生面对复杂、多变量化学问题的综合分析能力。未来的化学教学或将更多关注批判性思维、创新能力和与智能辅助系统协作的能力培养。大型语言模型的兴起也催生了化学领域的“人机协作”新范式，所谓“化学副驾驶”即利用模型快速筛选信息、提出可行方案，再由人类专家校验和深化。
诸如PaperQA2这类工具，结合文献检索与语言生成，可有效拓宽科研人员获取最新资讯的广度与深度，加速科研流程。然而当前技术仍存在不少挑战。模型在面对未见过的问题时往往依赖训练数据中相似的实例，而非真正的因果推理。这使得它们在创造性应用上有限，且容易被误导至错误或片面的答案。用户，特别是非专家群体，若盲目依赖模型给出的建议，可能导致安全隐患或科研失误。因此，加大对模型安全机制和透明度的研发刻不容缓。
为此，ChemBench不仅构建了涵盖多领域、多技能和不同难度的题库，亦探索如何更好地评估模型的多维能力，包括知识掌握、推理复杂度及人类偏好判断。后续研究将侧重于进一步整合专业数据库、多模态数据源以及增强模型对化学结构直觉的理解，提升其实验设计与安全判断等应用场景的能力。结合开源与商业模型的竞争，也促使产业界和学术界形成良性互动，推动技术日益成熟。面对未来，大型语言模型与化学专家的关系将更趋于互补。模型强大的信息处理和模式识别能力可以辅助人类处理繁琐数据和教材内容，而专家的创新思维和实验判断仍不可替代。化学行业应充分利用两者优势，提高研究和教学效率。
政府和教育机构则应建立相关规范和培训体系，确保科技普惠的同时防止误用。总之，大型语言模型在化学知识和推理领域展示了令业界瞩目的潜力。它们既是强有力的工具，也提醒我们认识到其局限与风险。全面、科学的评测体系如ChemBench为行业树立了标杆，也指明了未来研究的重点方向。通过融合先进算法与化学专家智慧，未来的化学科学研究和教育将更具创新力、效率与安全性，助推人类对化学世界的深刻理解和应用不断迈向新高度。
