随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域表现出令人瞩目的能力，逐渐渗透到包括化学等专业学科中。尤其是在化学知识的理解、应用与推理方面，LLMs展示出令人惊讶的潜力，甚至在部分任务上超过了专业化学家的表现。本文聚焦于大语言模型化学知识及推理能力与人类化学家专业知识的对比分析，探讨其带来的机遇与挑战，以及对化学科学未来的深远影响。大语言模型是通过对海量文本数据的学习，理解和生成自然语言文本的人工智能系统。它们可以无监督或少量监督的方式，学习语义关联，模拟人类的语言表达与逻辑推理。传统上，化学知识积累依赖于化学家的专业训练和实验经验，而信息主要以文本形式存在于教科书、学术论文和数据库中。
基于此，大语言模型凭借其广泛的语料库和语言理解能力，有潜力自动抽取、整合并运用这些隐含的知识，形成类人甚至超人的化学推理能力。近期发表于《Nature Chemistry》的研究引入了一个名为ChemBench的自动化评估框架，旨在系统检验当前最先进的大语言模型在化学知识和推理能力上的表现，并与人类专业化学家进行横向比较。该评估囊括了超过2700个问题及答案，涵盖了广泛的化学子领域以及不同的技能要求，包括知识掌握、逻辑推理、计算能力和化学直觉。研究结果显示，领先的大语言模型在整体评估中，平均表现优于参与研究的人类化学专家，显示出其在专业领域的超凡潜力。令人印象深刻的是，某些开源大模型已趋近于或达到专有模型的水平，反映出AI社区在模型训练和优化上的持续突破。然而，研究也揭示出模型在部分基本任务和知识密集型问题中依然存在明显短板。
具体来说，模型对于需要细致结构推理和空间想象的题目，如核磁共振信号预测、分子对称性分析，表现尤为有限。这表明当前模型侧重于对训练数据的统计模式记忆，缺乏对分子三维结构和复杂化学反应机制的深度理解。此外，模型在对自身答案的置信度评估方面也存在不足，部分情况下表现过于自信而实际答错，潜藏出误导使用者及安全风险。这一点尤为重要，因为很多非专家用户在无法辨识模型缺陷的前提下，可能依赖于其提供的化学安全和毒性信息，导致潜在危害。尽管如此，ChemBench的建设性贡献在于它为化学领域的人工智能评估提供了标准化且细致的测试平台，有助于今后更准确地识别并推进模型的短板突破和可信应用开发。通过分类问题的主题及难度，还能促使教学方法的革新，从单纯的记忆和多项选择向强化推理和实践技能转变，更好地适应智能辅助研究时代。
模型大小和性能的正相关趋势印证了“模型规模效应”在化学语言处理中的有效性，但同时也提醒我们，单纯增大模型规模未必能解决所有领域限制，融入结构化化学数据库、跨模态信息（如图像与实验数据）和专用工具增强（如反应规划器）将是必由之路。化学知识的表达不仅仅是文本，还涉及复杂的分子图式、反应动力学方程和三维构型，如何让模型能正确解读并进行推理，是未来研究的关键方向。值得关注的是，目前部分化学主题如毒性预测及安全标识识别，模型表现较差，显示专业知识的全面覆盖需结合领域专家持续注入和验证。同时，构建能体现“化学偏好”和“直觉”的模型，还能催生新颖药物设计和材料优化的自动化辅助，大幅缩短研发周期。研究还指出，面对大语言模型已经在知识性问题上晋级的现实，传统的教学考核体系亟需改革，转向培养学生的综合分析、创新思维和批判性判断能力。模型虽能快速提供正确答案，但对未知问题的创造性解决和安全判断依赖人类经验与伦理考量，二者协同将成未来化学生态的理想形态。
在应用层面，结合大语言模型与搜索工具、专业数据库的“工具增强”系统显示出进一步提升化学推理准确性的潜力，为构建化学家的智能助理铺平道路。这些智能助理不仅能够回答复杂的学术问题，还可能主动设计实验方案，实现部分自动化科研。值得一提的是，研究中对人工志愿者进行了严格对照实验，确保对比的公平性和结果的可信度。一些人类专家即使在允许使用网络搜索和辅助工具的条件下，整体表现仍落后于顶尖模型。尽管如此，人类的创造力、判断力和伦理意识仍难以被完全替代。安全和责任问题尤其需要重视，模型潜在的错误和误导性回答可能带来风险。
对于普通公众，解读模型输出的科学素养和求证意识应得到加强。未来，构建更具可解释性和可信度的模型，对错误识别和纠正的机制尤为重要。总体来看，大语言模型在化学知识和推理领域的突破不仅验证了人工智能跨学科拓展的实力，也预示着化学教育、研究和工业应用的深刻变革。通过继续完善评估框架如ChemBench和加强人机交互设计，能够打造更加安全、可靠且高效的智能化学助手。专业化学家应拥抱这一趋势，发挥自身经验优势，与智能系统协作，推动化学科学迈入数据与知识驱动的新时代。展望未来，大语言模型与特定化学数据库、实验自动化设备的集成，有望实现更加精准的分子设计和反应预测，帮助解决能源、环境和医疗等关键挑战。
人类智力与人工智能的结合将超越单一知识掌握，进入创造性科学发现的新时代。面对这些变化，整个化学社区需要积极适应和引领，培养新一代具备AI驾驭能力和深厚化学素养的交叉型人才。由此，化学知识与推理的边界将被重新定义，为人类带来更加丰富的科学洞见和社会价值。
