近年来，随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLMs）在多个领域展现出了令人瞩目的能力，尤其是在自然语言处理和知识问答方面。化学作为一门高度复杂且知识密集的科学，自然成为了这些模型应用的重要前沿。然而，对于大型语言模型在化学知识掌握及推理能力方面的表现，学界与业界一直缺乏系统全面的评价和深入的理解。本文将围绕大型语言模型与化学专家在化学知识和推理能力上的对比进行详细探讨，并分析由此带来的学术和实际应用意义。作为训练于海量文本数据的人工智能系统，大型语言模型通过自主学习语言规律和知识，实现了从文本中自动提取和生成有价值信息的能力。其中，不乏通过科学论文、教材、数据库等含有丰富科学信息的文本进行训练的模型，使其在响应化学相关问题时表现出一定的专业水平。
近期研究引入了名为ChemBench的自动化评估框架，汇集了超过2700道涵盖化学多个子领域的问题，并邀请多位化学专家参与答题，从而实现全面系统地对比大型语言模型与专家的表现。在ChemBench的测试中，顶尖大型语言模型在整体答题正确率上甚至超过了专家的平均水平，显示出其强大的知识覆盖面和一定的推理能力。这一结果令人振奋，标志着人工智能在化学领域的应用已迈出了重要一步。尤其是在处理教科书式、基础性较强或知识型问题时，模型表现尤为出色，能够快速准确地提供标准答案。这在一定程度上解放了科研人员和学生的时间，成为辅助学习与研究的有力工具。然而，深入分析问题类型后发现，大型语言模型仍然存在明显的不足。
对于需要复杂推理、分子结构分析、光谱信息判断等高阶技能的问题，其表现明显逊色于人类专家。以核磁共振信号预测为例，尽管模型能够识别分子中部分基本结构，但在考虑分子的立体化学特征和对称性问题时难以准确判断，导致较低的答题准确率。这说明当前模型对化学结构的理解仍较为表面，缺乏真正基于分子物理和化学原理的深度推理能力。此外，模型在应对化学安全和毒性相关问题时表现较弱。由于部分模型内置了安全机制，可能拒绝回答某些敏感问题，影响了测评结果的完整性。更为关键的是，模型在自信度评估方面存在偏差。
研究表明，模型往往对错误答案过于自信，而对正确回答却表现出较低的置信度，这对模型的实际应用构成风险，特别是在安全及决策支持场景中。用户若依赖模型的错误自信，可能导致错误操作或理解，进而产生实际危害。曾有研究尝试探讨模型在化学偏好判定与人类直觉中的一致性，意在模拟和优化药物研发中的分子筛选过程。结果显示，尽管模型在众多事实性问题上表现优异，但在反映人类化学家主观偏好和直觉方面表现不佳，甚至接近随机猜测的水平。这表明偏好判断类任务需要更具人类经验和主观理解的训练机制，而不仅仅依赖语言数据的统计模式。从技术角度观察，模型的规模与其在化学任务中的整体表现成正比，参数量的扩大带来了更丰富的知识储备和更强的语言理解能力。
然而，单纯扩展模型尺度并不能根本解决推理深度不足的问题。结合外部专业数据库和工具，构建工具增强型语言模型或智能代理，成为当前提升模型化学能力的重要方向。通过与结构化数据和计算模块对接，未来的模型将更有可能实现对复杂化学现象的准确解释和创新性推断。在教育领域，LLMs的兴起促使人们重新思考传统的教学方法和考试体系。模型在基础知识记忆和标准答案生成上的优势，挑战了以死记硬背和单一解题能力为主的评价模式。相反，培养更高层次的批判性思维、综合推理及实验设计能力显得尤为重要。
未来化学教育可能更多地依赖人机协作，将人工智能作为辅助工具，支持学生和研究人员进行创新探索。同时，人工智能技术在化学研究中的应用也带来了潜在风险，尤其涉及化学武器设计和有害物质合成的双重用途问题。由于LLMs具有生成潜在危险化学配方的能力，如何规范其使用，防范误用成为亟待解决的社会问题。相关领域需加强伦理监管和技术防护，确保技术发展利于人类健康安全。总结来看，大型语言模型在化学知识与推理方面已展现出令人惊叹的进步，甚至在某些具体任务上超越了人类专家。然而，模型仍存在实质性推理能力不足、自信度失调和对复杂任务适应性有限的问题。
综合运用多模态信息、引入专业数据库以及加强人机交互设计，将是下一阶段发展的关键。基于ChemBench等严谨的评估框架，化学人工智能领域将不断获得清晰的衡量标准和改进方向，推动从“记忆复制”向“真正理解”跨越。未来，人工智能与化学专家的协同合作或将开启化学研究和教育的新纪元。
