随着人工智能技术的迅猛发展，大型语言模型（Large Language Models，简称LLMs）已经成为学术研究和工业应用中的重要工具。它们通过对海量文本数据的学习，展现出令人惊叹的语言理解与生成能力，甚至开始涉足专业领域的复杂任务，如医学、法律及化学等。化学作为一门高度专业且细节丰富的学科，长期以来依赖于专家的深厚知识和严密推理。近年来，科学界逐渐关注大型语言模型在化学领域中的表现，试图评估其能否接近甚至超越人类化学家的水平。本文将深入分析大型语言模型与化学专家在化学知识储备和推理能力方面的异同，探讨这项技术对未来化学研究和教育的影响。 大型语言模型的崛起为化学领域带来了前所未有的变革可能。
它们通过海量文本数据的自监督学习，掌握了丰富的语言结构和专业知识，能够理解并回答涵盖广泛化学主题的问题。随着模型规模和架构的持续优化，最新一代的语言模型在化学领域表现出色，一些型号甚至在标准化化学测试中取得了优于人类专家的成绩。这种能力使得研究人员开始考虑将大型语言模型作为化学知识的辅助工具，甚至作为智能化学助手参与日常实验设计和问题解答。 为了举办对比研究，科学家们开发了ChemBench，一个专门针对化学知识与推理能力的评估框架。该框架收集了超过2700个问题与答案，涵盖了本科及研究生课程中的各类化学知识点，涵盖有机化学、无机化学、分析化学、物理化学、技术化学等多个专业领域。问题类型多样，包括选择题和开放式问答，并伴随分类标签标明知识、推理、计算及直觉等不同技能需求。
通过这些问题，不仅可以评估模型的事实记忆力，也能测试其对复杂化学问题的理解与推理能力。 在ChemBench测试中，当前最先进的大型语言模型在整体正确率上显著领先于受测的化学专家。这一结果令人振奋，展示了人工智能在专业领域的巨大潜力。但是，细致分析揭示了模型仍存在明显不足。它们在涉及深度知识记忆的题目上表现不佳，尤其是一些涉及专业数据库查询和安全相关化学品知识的问题。此类信息往往不容易通过单纯的文献检索获得，需要访问专门的结构化数据库。
与此同时，模型在处理要求结构化推理或分子空间理解的问题时，表现出的准确率也相对较低，说明其推理能力尚未达到专家水平。 比较模型和人类专家在不同化学领域的表现，更加揭示出两者的优势和弱点的差异。一般化学和技术化学领域里，部分模型表现突出，能够迅速准确地给出答案。而在分析化学和安全化学这样需要细致实验理解和安全法规判断的领域，模型的表现明显逊色于人类专家。尤其是在复杂的核磁共振（NMR）信号预测等任务中，模型由于只能基于文字描述和SMILES分子编码推理，难以完全理解分子的对称性和立体化学特征，这限制了其能力发挥。 此外，模型的推理过程与专家的思考方式存在本质不同。
专家往往综合理论知识、实验经验及直觉，通过多步骤严密思考解决问题。而大型语言模型更多依赖于训练过程中接触的文本相似性与模式匹配，缺乏真正意义上的因果推理和结构理解能力。研究显示，模型的答题表现与分子复杂度没有显著关联，这表明它们未能真正掌握基于分子结构的深入逻辑推理，而是依赖于庞大的数据记忆和概率推断。 在应对开放式和直觉类问题时，模型也存在明显困难。对于要求判断化学家偏好或“化学直觉”的问题，当前模型往往无法给出符合人类专家共识的答案，表现得近似随机。这一现象反映出模型在高度主观或涉及隐性知识的场景下仍需大幅改进，需要更细致的调优和人类反馈融合。
模型的自我认知能力也是限制其广泛应用的瓶颈。研究发现，尽管部分模型能够生成自信心评估，但这些估计与实际回答的准确率并不总是匹配，存在明显的错误校准现象。例如，一些模型在面对安全相关问题时，错误的答案反而伴随着极高的置信评分。这不仅可能引发误导，还增加了依赖模型结果时的风险。对化学这类高风险领域而言，模型缺乏可靠的不确定性估计呼唤更负责任的设计和评估策略。 值得关注的是，不同的模型表现存在明显的大小和架构依赖性。
通常，模型的性能与其参数量呈正相关，说明进一步扩大模型规模和训练数据可能带来性能提升。同时，开源模型在特定设置下已能接近甚至媲美闭源大型语言模型，体现了开源社区在专业领域快速发展的潜力。未来将模型与专门化、结构化数据库及工具链结合，有望大幅提升推理和知识获取能力，促进化学人工智能系统走向实用化。 除了技术层面的发展，模型超越人类专家的事实也带来了教育和科研方法的深刻反思。传统化学教育偏重记忆与标准问题训练，这与模型强大的数据回忆能力有一定重合，但面对更复杂的推理任务，模型依然表现不足，强调了人类批判性思维和创造力的不可替代性。同时，模型的出现要求教育者重新审视考试标准，避免仅凭基础知识考查区分人才，转而注重培养分析问题和创新思维能力。
化学领域对大型语言模型的潜在应用极其广泛。从辅助文献搜索、提取信息，到设计新分子、新工艺，乃至自动执行实验流程，LLMs可能成为未来化学家不可或缺的“智能助手”。然而，安全风险和误用可能也随之放大，尤其在化学武器设计和有害物质合成等敏感领域。因此，科学界需严格规范模型训练与使用，搭建透明、公正的评估机制，如ChemBench，保障技术健康发展。 总的来看，大型语言模型在化学知识处理和推理能力方面取得了可喜的进展，部分领先模型甚至超过了受测专家的平均水平。但其知识掌握的深度、推理的严密性以及对自身不确定性的识别仍存在不足。
未来的发展方向包括增强模型对结构化数据的理解和推理能力，提升模型自我校准与安全性，以及加强人机交互设计，实现模型与化学专业知识的最佳融合。仅有通过多学科合作、持续的评估改进和负责任的技术应用，才能真正释放LLMs在化学科学中的巨大潜能，推动学科迈向智能化新时代。
