近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，大型语言模型（Large Language Models，LLMs）在众多专业领域展现出前所未有的潜力。化学科学作为一门以知识和推理相结合的学科，自然而然成为了检验和运用LLMs能力的重要试金石。LLMs通过对海量文本的学习，能够理解化学反应、分子结构、性质预测等复杂内容，甚至设计化学实验和推断化学机制，这一切都深刻影响着现代化学的研究与教育模式。研究表明，顶尖的大型语言模型在回答化学相关问题时，其表现已开始超越部分人类化学专家，尤其是在大量事实性和基础知识层面。通过对比化学家和LLMs的答题数据，我们可以看到模型在许多常规和中级难度问题上的准确率有显著提高。此发现不仅体现了人工智能技术在化学知识积累方面的强大，也揭示了模型处理语言和知识整合的高效能力。
然而，细致分析结果也显示，当前的LLMs在高阶推理、复杂结构判断及化学直觉方面仍存在明显不足。在诸如判断分子立体异构体数量、预测核磁共振谱峰数量、理解分子拓扑结构等任务中，模型的表现远逊于具备实际实验经验和深厚理论背景的化学家。这种差异反映了模型尽管能使用记忆化知识库，却尚未达到像人类一样将抽象理论和感性认知有机结合的水平。值得注意的是，虽然LLMs在知识掌握上表现优异，但它们对于答案的置信度估计并不可靠。很多情况下，模型会对错误答案给出过高的自信，容易误导非专业用户，从而带来潜在风险。尤其在涉及化学安全和毒性的问题上，错误的建议可能引发严重后果，强调了对模型输出进行人工专家校验的必要性。
为量化和规范LLMs在化学领域的能力表现，一个名为ChemBench的评测框架被提出。该框架囊括了超过2700条涵盖知识、推理、计算和化学直觉的多样化题目，覆盖范围广泛且难度分布合理。通过这个平台，不仅可以检测模型对基础知识的掌握，还能考察其基于复杂信息进行多步推理的能力。此外，ChemBench采用开放且可扩展的格式，支持模型对分子结构、化学方程式等专门知识的识别和处理。通过与19位化学专家的对比实验，ChemBench为模型和人的性能建立了透明且可追溯的基线。此举为学界和工业界提供了重要的参考标准，也推动了模型的持续迭代和优化。
细节分析显示，模型规模对表现有一定影响，较大规模和经过专门调教的模型往往具有更好的化学题目应答能力。然而，规模扩展并不能解决所有问题，特别是在涉及专业数据库检索和实验操作等领域。对此，研究提出融合模型与专业数据库如PubChem，Gestis等的结合方式，以提升知识准确性和覆盖率。同时，集成外部工具的“工具增强系统”已成为提升模型实用性的关键路径，通过实时访问权威数据和执行化学计算，模型能够弥补自身的短板，为化学家提供更为可靠的辅助。例如，一些基于LLMs的系统已经开始支持自动文献检索、反应路径规划甚至实验自动化操作，这些跨学科的集成正逐步推动化学研究进入自动化和智能化新时代。另一方面，模型在理解化学偏好和人类直觉的任务上表现有限，难以准确预测化学家在分子筛选中的选择倾向，这表明化学领域中的“化学直觉”仍然是人工智能需要重点攻克的领域。
未来的研究应更多地关注如何利用偏好学习（preference tuning）让模型能够更好地捕捉化学家的思维方式，从而辅助药物设计和材料发现中的决策过程。在教育方面，LLMs的崛起也对传统化学教学体系提出了挑战。模型能够快速记忆和复述教科书内容，已经超越了多数学生的能力，使得单纯依赖记忆的考试变得意义不大。这样，教学重心应从简单知识传授转向培养学生的批判性思维和创造性推理能力。对于教师来说，借助LLMs可设计更具深度和广度的教学内容，促进学生独立思考和科学探究。对于学生来说，利用模型作为辅助工具，可以加速学习和理解新知识，但同时需培养辨别模型输出可信度的技能，避免盲目信任带来的误导。
综上所述，大型语言模型在化学领域展现了巨大的潜力与时代价值，部分模型在标准测试中已超越人类专家。然而，其在复杂推理、不确定性判断、安全知识与化学直觉等方面仍有巨大提升空间。未来化学界需要持续推动模型与专业数据库、实验工具的融合，提升模型的可靠性和实用性。同时，教育体系应适度调整，以适应人工智能助力下的新学术环境。评测体系如ChemBench的持续完善，将为人工智能与化学深度融合的未来打下坚实基础，引领科研与教学迈入智能化时代。
