随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（Large Language Models，LLMs）在诸多领域展现出惊人的能力，化学领域也不例外。近年来，这些模型不仅能够处理自然语言中的复杂表述，还能够完成很多与化学相关的专业任务。例如，它们可以理解化学反应方程式、预测分子性质，甚至在一定程度上设计新的化合物。与此同时，人类化学专家凭借长期积累的知识和丰富的实验经验，在化学推理和决策中依然拥有独特优势。本文将深入分析大型语言模型与化学专家在化学知识与推理方面的性能比较，探讨其背后的机理、优势和限制，并展望未来人工智能如何辅助甚至变革化学研究与教育。 相较于传统的机器学习模型，LLMs具有处理文本信息的天然优势。
由于化学知识广泛存在于学术论文、教材、专利和数据库中，这为LLMs提供了丰富的学习资源。通过大量文本预训练，LLMs能够掌握化学领域的基础规则、术语及一般知识，并能在大量无明确标签的数据中发现潜在的联系和模式。基于这一点，当前最先进的模型已经在许多化学问题上表现出超越普通人类水平的能力。例如在一个名为ChemBench的研究框架中，经过超过2700道涵盖广泛化学主题及技能的问答评测后，顶尖的LLMs在平均表现上甚至超越了参与测试的化学专家。这一发现标志着LLMs在化学领域取得了里程碑式的进步。 然而，深入分析表明，这些模型虽然在处理高频知识和基础教材类题目上表现优异，却在涉及复杂推理、结构分析和安全性判断等方面存在明显不足。
例如，在核磁共振（NMR）谱图信号预测这类需要对分子拓扑结构进行深入理解和推断的任务中，模型的准确率远低于人类专家。这反映出LLMs更多依赖于训练数据的表面信息和相似模式匹配，缺乏对分子三维结构或实验观测的深层次理解。此外，LLMs缺乏稳健的自我认知机制，常常对错误回答表现出过度自信，这在涉及化学安全和毒性评估的场景中尤其令人担忧。 另一方面，化学专家拥有系统的理论知识体系与实验技能，能够结合上下文进行复杂的推理和判断。他们不仅仅依赖文献和数据库信息，更能够基于经验进行假设验证和创造性思考。即使面对新颖问题，专家往往能够通过逻辑分析和模型推理给出合理答案。
值得注意的是，人类专家的知识面虽广，但受限于阅读与记忆能力，难以瞬间吸收和处理海量最新文献，而这是LLMs的优势所在。因而，可以预见未来人类与智能模型的协作将成为化学研究的主流。上述研究还提出了设计专门的评估框架——ChemBench，以期更加全面地测评模型的知识掌握、逻辑推理和化学直觉等多方面能力。同时，该框架不仅包含多选题，还涵盖开放式回答，更贴近真实科学交流的需求。通过对不同模型与人类专家回答的严格比较，研究者发现虽然个别顶级模型在总体得分上优于多数人类参与者，但在某些关键领域依然未能达到专业水准。 此外，研究也揭示了当前评测体系的局限性。
许多现有化学相关测试往往偏重于单一知识点或预测任务，缺乏对多步骤推理、综合整合信息能力的考察。LLMs在大规模语料训练中表现出的机器记忆优势，使其在重复性强、知识记忆型的题目上具备优势，但推理类题目仍依赖算法和数据的提升。另外，LLMs在处理分子结构信息上尚未做到真正理解与三维推断，多依赖对SMILES字符串的模式学习，这与化学家直观分析空间构型的思维方式存在根本差异。 尽管如此，LLMs在辅助化学教育和科研方面展现无限潜力。它们能够快速提供文献摘要、解释复杂概念，甚至作为自动化助手参与实验设计和反应优化。特别是在应对基础知识问答和标准考试方面，LLMs能够显著提高学习效率，成为学生和研究人员重要的辅助工具。
更重要的是，随着模型规模和训练数据的持续扩大，及与专业数据库的集成，未来其处理复杂化学推理问题的能力或将显著提升。同时，模型通过对化学偏好的判断能力，也为药物设计等领域的分子筛选和优化提供了新路径。 但是，安全性和可靠性依然是应用化学LLMs必须正视的问题。许多模型内部存在内容过滤和安全机制，在回答涉及有害物质或危险操作的问题时可能出现回避或误判，这影响模型在实际应用中的稳定性。此外，当前模型难以对自身回答的准确性进行有效估计，错误信息一旦被无批判地接受，可能引发科研错误甚至安全事故。因此，强调用户对模型输出的专业审查，发展带有不确定度估计和错误检测能力的智能系统，是保障其可信应用的关键。
未来，化学领域的人工智能发展不仅仅是模型自身能力的提升，更应着眼于人与机的深度协同。如何设计出能够理解科学上下文、具备自我反思机制的智能助手，是当前前沿研究的重要方向。同时，教育体系也需针对这些快速发展的工具进行调整，从单纯传授记忆性知识转向培养创新思维和批判性推理能力。结合这一变化，ChemBench等标准化、开放的评测平台将持续推动模型与人类知识技能的横向比较和持续改进。 总之，大型语言模型已在化学知识掌握与某些推理任务中展现了超越人类专家的潜力，但在多步逻辑推理、实验数据综合及安全判断等方面仍存在明显不足。其表现与传统化学专家形成互补，预示着未来化学研究和教育领域将更加依赖人机协作的新范式。
通过持续优化训练数据、模型架构和评测方法，结合专业数据库和工具链，LLMs有望成为化学家无可替代的智能助手，引领科学发现步入智能新时代。
