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，简称LLMs）逐渐走进科学研究的最前沿，尤其在化学领域展现出令人瞩目的潜力。从能够理解复杂的化学文本，到辅助设计化学实验和预测分子性质，LLMs的出现为传统的化学知识传递和科研方式带来了革命性的冲击。然而，LLMs究竟在化学知识掌握与推理能力上能否匹敌甚至超越人类专家？它们的不足和风险又在哪里？又将如何影响未来的化学教育与研究？这些问题成为学界和产业界高度关注的焦点。大型语言模型本质上是基于海量文本数据训练的机器学习系统，擅长在语言理解和生成上进行复杂任务。它们可以无监督地学习语言的统计规律并应用于回答问题、摘要生成及推理等多种任务。在化学领域，LLMs不仅可以识别化学术语和反应方程，还能辅助化学家检索知识、模拟反应步骤甚至提出新的假设。
不少实验显示，顶尖的大型语言模型在特定化学问题的答题测试中，表现甚至超过了部分专业化学家。有趣的是，这些模型在许多题材广泛且包含深入推理的题目中表现优异，但在某些基础知识性问题和具体的化学计算题上仍存在明显不足。这不仅体现了当前LLMs的知识记忆和逻辑推理能力的差异，也反映了其训练数据的局限性。化学知识与推理的复杂性是LLMs面临的最大挑战之一。虽然模型能够通过语料库掌握大量事实和定义，但涉及分子结构解析、化学反应机理推断、实验数据分析等需要多步推理和深度领域理解的问题，依然难以完全胜任。例如，在核磁共振谱图分析、毒性与安全性评估、同分异构体识别等高阶任务中，模型的表现往往远低于资深专家。
此外，当前的LLMs普遍未能提供稳健且可信的自信度估计，这使得它们在输出错误答案时往往表现得过于自信，增加了实际应用中的风险。模型输出的过度自信不仅可能误导非专业用户，还可能对实验设计和化学安全带来潜在危害。另一方面，专业化学家通过多年积累的理论知识、实验经验和批判性思维，对化学现象具备直观和系统的理解，能够根据具体情境灵活判断和调整方案。尽管如此，研究显示在处理标准化考试或教材习题时，部分LLMs的平均表现已与中高级化学家相当，凸显了人工智能在基础知识层面的强大能力。这一现象促使教育者重新思考化学教学和评价方式。传统依赖记忆与解题的考试形式可能已无法全面考察未来科研人员应具备的判断力和创新思维，需进一步强化批判性推理和创造能力的培养。
与此同时，科研人员对化学语言模型的期望也愈发多元。除了回答知识性问题，更希望它们能充当智能助理，提供实验设计建议、文献筛选与总结，甚至协助化学合成的自动化。为实现这些目标，提升模型在化学推理、结构识别及偏好判断等方面的能力显得尤为关键。为有效评价大型语言模型在化学领域的综合表现，科研团队开发了诸如ChemBench的系统性评估框架。该框架涵盖了近三千个多样化问题，涉及从基础化学知识到复杂推理和直觉判断等多重技能类别，并邀请真实化学专家参与测试，建立起客观的人机比较基准。这不仅帮助明确模型强项与弱点，也揭示了专业数据库和工具集成的重要性。
研究指出，扩展训练数据范围，特别是整合专门化学数据库如PubChem和Gestis，有助于提升模型在知识密集型任务的表现。同时，模型规模的扩大通常伴随性能提升，但仅依赖扩大参数数量并不足以彻底解决推理与偏好识别的挑战。未来的研究可能需要更多地结合符号推理、多模态输入（如分子图像和三维结构）及以人工反馈为基础的微调策略。另一个值得关注的方向是模型在化学偏好判断上的表现。药物发现等领域对于决策的微妙判断极其依赖专家的经验与直觉。当前研究显示，虽然LLMs在标准问答中表现优异，但在模拟专家偏好时依然常表现得像随机选择。
这表明，偏好调优和人类价值观的结合仍有巨大提升空间，对助推未来智能化药物设计体系意义重大。此外，化学安全领域同样亟需准确可靠的AI辅助。部分模型因训练或内容审核机制对于涉及危险化学物质的问题常出现拒答或误导性回答，暴露出现有AI在满足法规合规与公众安全要求上的不足。综合来看，尽管LLMs在许多化学知识范畴已具备超越一般专业人员的能力，它们的推理局限性、置信度漂移以及安全敏感问题依然不容忽视。科研社区对于促进模型可解释性、合理使用场景及合理竞合的伦理法律框架呼声日益高涨。总结而言，大型语言模型与传统化学专家在知识掌握和推理能力方面各有千秋。
前者以高速信息处理与记忆见长，且有潜力打破人类阅读篇幅限制，助力知识的深度挖掘和分析；后者则在复杂推理和安全判断方面展现不可替代的优势。随着技术不断演进，如何构建人机协作互补的化学研究生态，将深刻影响未来科学发现的速度与质量。展望未来，基于系统化评测与跨学科合作，人工智能将在化学创新、教育模式改革及实验自动化领域发挥关键作用。教育者和研究人员需共同努力，将批判思维与技术能力结合，培养具备驾驭智能工具、进行复杂推理与创新解决问题的新时代化学人才。大型语言模型的崛起不仅是机器智能的展示，更是科学认知模式变革的起点，引领我们重新定义化学知识的获取、传承与应用方式，开辟前所未有的研究视野和实践可能。
