近年来，人工智能技术的飞速发展在各个领域掀起了革命性的变革，化学科学也不例外。大型语言模型（Large Language Models，简称LLMs）作为一种能够理解和生成自然语言的先进人工智能系统，已经逐渐展现出其在化学知识获取与化学问题推理中的强大潜力。相较于传统的化学专家，这些模型能否真正达到甚至超越人类水平，成为了学界和工业界广泛关注的焦点。本文将深入分析当前大型语言模型在化学领域的表现，比较其与专业化学家的优势和不足，同时探讨未来人工智能在促进化学研究和教育中的可能路径。大型语言模型的崛起和意义大型语言模型基于深度学习技术训练，通过吸收海量文本数据，实现对语言的理解和产生能力。随着模型规模的逐步扩大，LLMs在医学、法律、科技等众多专业领域内均表现出令人瞩目的水平。
特别是在处理未曾明确训练过的任务时，LLMs往往能依靠其学习到的语言模式和隐含知识进行有效回答。在化学领域，LLMs能解析化学文献、推断化学反应、预测分子性质，甚至辅助实验室自动化，这些能力无疑拓宽了化学研究的边界。然而，要真正理解这些模型的化学“智慧”，必须用科学的基准和人类专家进行系统评测。ChemBench框架与系统评估为了全面衡量LLMs的化学知识和推理能力，研究团队开发了ChemBench，这是一套包含超过2700道多样化化学问题的评测体系。问题涵盖普通化学、有机化学、无机化学、分析化学、技术化学等多个领域，并分为知识、推理、计算和化学直觉等技能类别。评测不仅包含选择题，也包括开放式问答，贴近真实的教学和研究场景。
通过与19位经验丰富的化学专家在同一套问题上的表现对比，ChemBench为评估LLMs提供了公平且具有代表性的基准。评测结果展现出的优势与限制在ChemBench的测试中，最优秀的语言模型平均表现超越了参与测试的顶尖人类化学家。这一结果令人振奋，表明在一定程度上，人工智能已经具备了掌握广泛化学知识和一定推理能力的能力。尤其在重复性强、记忆事实和快速检索信息方面，LLMs表现优异，甚至远超一般人类水平。此外，新兴的开源模型如Llama-3.1等，也开始展现出媲美商业闭源模型的实力，极大地推动了研究的民主化。然而，这一优势并非在所有领域均成立。
LLMs在处理涉及安全性、毒理学和高级推理的问题时表现欠佳。此外，对于结构分析、如确定分子对称性导致的核磁共振信号数量等复杂问题，模型的回答正确率较低。这揭示出目前模型的推理能力还不够深入，更多依赖于其训练数据中的相似例子，而非真正的结构推导。此外，模型提供的自信度估计不总是令人信赖，部分情况下甚至表现出过度自信，存在潜在的安全隐患。人工智能对化学直觉的挑战除了传统知识和推理任务外，化学直觉起着药物发现和分子优化中的关键作用。通过调查化学专家对两种化合物的偏好，研究评估了LLMs在模拟专家偏好方面的能力。
令人遗憾的是，这些模型在化学偏好判断任务中的表现几乎与随机猜测无异，体现出当前AI系统对复杂人类判断过程的理解仍然有限。提升这部分能力仍需将人类经验、偏好与多模态数据结合进行更深入的研究。未来化学教育与研究的启示ChemBench对LLMs与化学专家能力的客观对比，带来了深刻的教育反思。模型在解答教科书式问题和事实记忆上表现优异，这代表着死记硬背已不再是区分化学专家水平的有效标准。反之，批判性思维、复杂推理和实验设计思维将成为未来教育的关键病点。同时，开发面向助理工具的化学教学应注重培养学生辨别和验证AI输出能力，避免盲目依赖。
此外，借助LLMs集成外部数据库、知识库和推理引擎的技术路径有望强化模型的专业深度，使其更贴合实际化学研究需要。跨学科的研究团队及开放框架比如ChemBench，将促进人工智能与化学专业知识的融合，加速自动化药物设计、新材料探索和绿色化学等方向的发展。技术进步与安全隐患共存虽然LLMs在化学领域表现出超人潜力，但仍伴随着显著安全风险。模型对涉及化学危险物、毒性预测、药物滥用等问题的回答不够谨慎，可能产生误导性结果，对非专业用户尤其危险。同时，恶意使用化学相关AI技术用于合成有害物质的隐忧亦不容忽视。这要求化学与人工智能社区强化合作，建立健全伦理规范、安全机制和负责的技术传播路径，确保技术利大于弊。
强化模型可解释性、建立多重验证机制和人机协作的监管体系，将是保障可持续应用的关键。总结与展望大型语言模型在化学知识与推理领域的进步预示着化学科学进入了一个智能辅助的新纪元。尽管它们在知识覆盖面和部分推理任务中已超越普通专家，但面对复杂的结构分析和偏好判断仍有限制。未来的发展方向应着眼于结合专门的数据库、多模态信息以及人类专家的深度知识，提升模型的准确性和安全性。随着评测体系如ChemBench的不断完善，人工智能与化学专家的协同将更加高效，推动基础研究和应用开发的快速前进。教育体系也应顺应变化，强化培养批判性思考，提升人机共融的能力。
整体来看，人工智能技术正在为化学领域带来前所未有的机遇，同时呼唤科学、伦理与监管的共同进步，确保这一变革造福全球科学共同体和社会大众。未来值得期待，人工智能与化学专业知识的融合将开启无数创新的大门。
