随着人工智能技术的不断进步，尤其是大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理领域的突破，化学科学也开始见证这一技术带来的深刻变革。大型语言模型借助庞大的文本数据学习语言规律，具备多任务处理能力，使其能够回答从基础知识到复杂推理的各类问题。本文将基于最新研究和系统评测，详细剖析大型语言模型在化学知识与推理能力方面的表现，并将其与专业化学家的能力进行对比及探讨。 大型语言模型的兴起带来前所未有的机遇。通过广泛的文本学习，模型不仅能实现语言理解，还能辅助化学反应设计、材料预测及信息提取。与传统依赖结构化数据的机器学习模型不同，LLMs能够从科学论文、教科书甚至实验报告的非结构化文字中提取知识，模拟专家的推理和判断过程。
近期发布的ChemBench评测框架，集合了超过2700个丰富且涵盖广泛化学领域的问题，成为衡量LLM化学能力的重要标杆。评测涵盖通用化学、有机、无机、分析及安全等多个细分领域，检验模型的知识掌握、计算推理及化学直觉等能力。 令人瞩目的是，某些最先进的语言模型在整体表现上已经超过了人类专家的平均水平，甚至在部分题目上超越了表现最出色的专业化学家。然而，仔细分析就会发现模型在特定任务中仍存在明显短板。特别是在需要深度领域知识或系统性推理的题目中，模型的表现时常不尽如人意。知识密集型问题中，模型对专门事实的记忆尚不充分，且其对分子结构的空间和对称性推理能力较弱，限制了在核磁共振信号预测等领域的准确度。
此外，ChemBench的研究也揭示了大型语言模型在评估自身回答的置信度方面存在显著不足。模型往往表现出过度自信，即便是在回答错误时依然给出高置信度评分。这一现象对于实际应用尤其危险，可能导致非专业用户因盲目信赖模型生成的化学安全信息而产生安全隐患。即使受过专业训练的化学家在使用这些模型时，也必须保持审慎的态度，避免因模型的置信误判导致误导。 以化学偏好判断为例，模型在模拟人类化学专家的选择性偏好方面表现不佳。尽管专业药物化学家在分子筛选和优化中积累了丰富的直觉和经验，评测显示模型在两种分子的偏好判别上表现接近随机猜测。
这说明目前模型尚未能有效捕捉和重现人类专家关于分子“有趣性”及潜力的细腻判断，提示未来需引入偏好学习等高级调优技术以提升人机协同能力。 模型规模与性能呈正相关，意味着随着参数数量和训练数据量的增加，模型在化学问答的准确率会有所提高。但规模提升并非万能钥匙。模型的训练数据主要集中于文本类型的知识，缺乏来自专门数据库如PubChem和Gestis的深度知识注入，限制了其在专业化领域的表现。部分工具增强机制如文献检索即便能够拓展模型的知识边界，仍难以完全解决记忆和推理上的不足，尤其在需要最新或特定化学安全信息时表现不佳。 这些发现对化学教育提出了重要启示。
传统的考核模式强调记忆和公式计算，而大型语言模型的强项正是数据记忆和表面知识的快速检索。随着模型在标准考试上的超越，人类化学教育应更加注重批判性思维能力和复杂问题的解决策略训练。培养学生跨学科的思维能力和实验设计能力，比单纯依赖死记硬背更能应对未来日益智能化的科研环境。 未来化学研究中，语言模型有潜力成为科学家的“智能助手”，辅助查询资料、设计实验及提出化学假说。结合专门的数据库和实验自动化技术，模型可以更精准地支持化学合成路线规划、毒性预测和材料设计。此外，开源框架如ChemBench有助于监督技术进步，促进模型透明发展与安全使用，特别是在防止技术滥用、保障实验安全等领域发挥积极作用。
不过仍需警惕伦理和安全风险。化学数据和知识的双重用途可能导致技术被误用，如设计毒物或化学武器。开放访问大型语言模型虽然推动创新，但也可能带来监管挑战。合理的治理体系、技术屏蔽和用户教育将是确保技术惠及社会、避免潜在危害的关键。 总的来说，大型语言模型在掌握化学知识和执行化学推理任务方面已表现出令人瞩目的能力，具备超越部分专家的潜力，但其能力仍不完整，缺乏稳定的自我评估和部分专业领域的深度理解。通过持续迭代优化模型结构、丰富训练数据及整合专业资源，有望逐步搭建更为可靠的智能化学助理。
未来，科研者和教育者应共同探讨如何最好地利用和监管这类工具，推动化学领域迈向智能化与高效化的新篇章。
