近年来，随着人工智能技术的迅速发展，大型语言模型（Large Language Models，简称LLMs）逐渐成为化学领域备受关注的研究工具。这些模型通过大量文本数据的训练，展现出了强大的语言处理能力和跨领域的知识整合能力，引发了对其在化学知识理解和推理能力方面的深入探讨。与此同时，传统的化学专家凭借多年积累的专业知识和实验经验，仍然是化学研究和教学中的核心力量。本文将围绕大型语言模型与化学专家在知识传递和推理判断的表现进行全方位比较，剖析各自优势与局限，展望未来化学领域融合人工智能新技术的发展方向。 大型语言模型的兴起始于自然语言处理技术的突破，通过深度学习和大规模预训练，使模型具备了对文本进行语义理解和生成的能力。特别是在化学领域，LLMs凭借其对文献资料、化学反应、分子结构以及实验数据的学习，能够辅助设计反应路径、预测分子性质甚至模拟实验过程。
这种能力在一定程度上突破了传统数据库和规则系统的限制，实现了知识的灵活迁移和创新组合。 值得注意的是，针对化学专业的评测框架逐渐建立，最具代表性的当属ChemBench，它以丰富多样的问题集涵盖了化学基础理论、有机化学、无机化学、分析化学、物理化学等多个领域。这些问题不仅包括选择题，还囊括了开放式问答，涉及计算、推理、直觉判断等多种技能维度，使得评测更贴近实际科研与教学需求。通过ChemBench对领先LLMs的测试结果显示，一些顶尖模型的平均表现甚至超过了参与调查的人类专家，尤其是在知识回忆和基础题目解答环节表现卓越。然而，这并不意味着LLMs已成为无懈可击的化学“专家”。 它们在面对复杂的推理问题时表现出明显短板，例如结构推理、核磁共振信号预测以及与实验安全相关的知识，模型准确率明显下降。
这部分反映了当前训练数据和模型结构对深层化学逻辑的限制，也显示出与人类专家结合专业数据库的必要性。目前采纳的检索增强生成模型（如PaperQA2）只能部分缓解知识盲区，但由于其依赖于文献检索，未能涵盖所有需要的专门数据库，表明模型在专业数据库的整合上仍有巨大提升空间。 从另一方面看，专家基于多年实践能力和化学直觉，在处理非结构化问题时表现出更为均衡的能力尤其在判断化学偏好和风险评估时更为准确。尽管个体专家的表现存在差异，但整体上人类的专业判断依赖于实验、理论与经验相结合，更能应对新颖和复杂的化学挑战。令人惊讶的是，LLMs虽然在客观知识点上得分较高，却在“化学偏好”问题上接近随机，说明其尚不足以模仿人类化学家的直觉和审美判断，这也正是化学设计和创新的关键所在。 此外，信心评估是评价智能系统的重要维度。
理想的化学助理系统应能准确判断自身回答的可靠性，避免错误信息导致的潜在风险。然而研究发现，当前主流LLMs的自信度估算普遍缺乏校准，部分错误回答反而伴随着较高的置信评分，这对于化学安全等敏感领域尤为危险。因此，加强模型可信度的评估机制和反馈调整，成为未来改进的重点。 在教育领域，这一发现同样具有启示意义。传统化学教学注重记忆知识点与解题技巧，而大型语言模型的强项恰恰在于海量知识的快速访问和标准问题的高效解答。面对LLM日益强大的解题能力，教育方式必须转向强调批判性思维、深入推理以及实验设计等复合能力，培养学生成为能够驾驭AI工具的化学创新人才。
此外，大型语言模型的规模效应明显，模型体量越大，化学领域的表现越好，也兼具更强的问题泛化能力。然而，单纯扩大规模并非万能解药，模型仍需融入专门知识库及领域规则，以避免泛化错误。开放源代码的模型如Llama-3.1等也表现出接近于先进闭源模型的竞争力，预示着开放与合作将推动化学AI领域的技术民主化和普及。 化学安全领域尤其需要慎重对待。部分模型因安全策略限制对高风险问题选择回避，减少误导或危害用户风险，但这也导致评测数据中部分主题得分偏低。如何平衡模型开放性与安全管控，成为研究者和开发者兼顾技术进步与社会责任的难题。
化学语言模型未来的完善，不仅需要更大规模和更高质量的训练数据，也需创新多模态融合能力，结合分子图像、实验视频及结构方程，提高模型对化学空间的理解深度。同时，构建良好的人机交互界面是关键，帮助用户科学解析模型输出，做到依赖而不盲从。 纵观现阶段，LLMs在化学知识与推理方面的表现令人振奋，已在多项任务上达到甚至超越人类专家，但它们仍存在着显著盲点和认知局限。通过严格的系统评测框架如ChemBench，可以更全面地理解技术现状，推动新一代化学AI系统的发展。长远来看，化学家与AI工具的协同工作将极大加速科学发现，助力材料设计和药物研发，甚至实现自动化实验室的智能化管理。 作为对学术界和工业界都有重要意义的技术进步，推动LLMs与传统化学专业知识的融合，需要跨学科的深度合作与开放共享。
唯有如此，才能充分释放人工智能在化学领域的潜力，造福科学和社会，迎接更加智能的化学新时代。
