近年来，随着人工智能和机器学习技术的迅猛进步，大型语言模型（Large Language Models，简称LLMs）逐渐成为科学研究特别是化学领域的重要工具。这些模型通过在海量文本数据上的训练，表现出惊人的语言理解和生成能力，甚至在很多专业考试中取得了优异成绩。化学作为一门基础科学，传统上依赖人类专家深厚的理论知识、经验积累和实地实验操作。然而，LLMs的崛起正逐步改变这一格局。通过对比大型语言模型和专业化学家在知识掌握与推理能力上的表现，研究者正在重新审视化学教育、研究方法乃至未来化学家的角色定位。 大型语言模型的兴起根源于自然语言处理领域的突破。
它们通过模拟人类语言的统计规律，能够自动理解并生成复杂的文本内容。特别是经过不断扩展参数规模和训练数据后，这些模型具备了在多领域跨任务适应的潜能。以GPT-4为代表的先进模型，已经能够解答医学、法律、数学等多个学科的专业问题。在化学领域，LLMs不仅能准确回答教科书式问题，还能助力分子设计、反应优化和安全评估等应用场景。 近来，一项名为ChemBench的框架正式问世，用于系统评估大型语言模型的化学知识和推理能力。该框架汇聚了超过2700个涵盖广泛化学专题的问题—包括有机、无机、分析以及技术化学等多个子领域。
更重要的是，ChemBench不仅涵盖选择题，还包括开放式问题，明显区别于以往的多选题为主的评测体系，为模型的综合化学理解能力提供了多维度考察。 通过与多位资深化学专家进行直接对比，研究人员惊讶地发现部分顶尖的LLMs在整体答题正确率上已显著超过参与测试的人类化学家。这表明，在某些具体任务上，语言模型能够超越人类的专业水平，尤其是在材料海量知识记忆和基础知识回忆方面展现出优势。然而，模型在面对需要深刻化学结构推理和现实应用判断的复杂问题时，表现依然存在明显短板。例如，模型难以准确预测核磁共振峰的数量或在化学安全性问题上产生过度自信甚至错误的回答。 这些差异一方面凸显出LLMs作为知识密集型工具的巨大潜力，另一方面也昭示着它们当前推理能力的局限。
模型更多依赖于训练数据中的信息模拟，而非如人类化学家那样在多步逻辑推理和实验事实基础上做出判断。特别是在涉及化学直觉或对分子结构和性质深度理解的问题上，模型表现往往无法与经验丰富的专家媲美。此外，模型的自我信心估计能力较弱，经常在错误回答时表现出过高的确定性，带来潜在风险。 大型语言模型的优劣表现促使学界思考如何重新设计化学教育体系。传统依赖记忆和习题训练的模式面临挑战，因为模型在这类任务上可轻松超越人类学生。因此，未来的教育更加需要强调培养学生的推理能力、批判思维和创新设计能力。
与此同时，科学研究工作也将受益于LLMs提供的辅助决策和知识检索功能，节省大量时间与工作量，推动化学研究进入智能辅助的新纪元。 针对现有模型的不足，研究人员提出了整合多源专业数据库和工具增强的方案。例如，将LLMs与专门的化学结构解析、模拟计算和安全信息库相连接，以提升其在知识查找及推理推断上的准确性与可靠性。此外，对于模型的自信度校准问题，也亟需开发更精细的评估机制和不确定性表达方法，避免依赖模型输出而忽视风险。 展望未来，ChemBench框架为评估和推动化学智能模型的发展奠定了坚实基础。通过公开数据集和算法平台，社区可以持续完善问答内容和测试方法，监督大型语言模型在真实科学应用中的表现。
结合实验室自动化设备与机器人系统的融合，化学实验的自动化和智能化有望实现，将人类化学家的创造力与机器的快速运算能力深度结合。 与此同时，科技界也必须正视大型语言模型潜在的双刃剑效应。化学技术和数据的滥用风险不容忽视，特别是在化学武器设计等敏感领域。建立合理的监管体系与安全使用准则，是确保人工智能技术造福人类的关键所在。 总体来看，大型语言模型正成为化学领域颠覆性创新的重要推手。它们在知识记忆和问题解答等方面已经实现了令人注目的突破，展现出超越许多专业人士的能力。
然而，模型在推理深度、化学直觉以及自信度评估等方面尚需努力。未来需要通过多模态数据融合、专业知识库集成和提升模型解释性等方向，进一步增强模型的科学推理能力和安全性。对教育、科研乃至产业工作模式的重塑，将使化学迈入一个由人机协作驱动的智能新时代。随着研究不断深入，期待大型语言模型能够在保障安全和伦理的前提下，成为化学创新的得力助手，助推科学探索和技术应用不断向前发展。
