随着人工智能技术的不断进步，大型语言模型（Large Language Models，LLMs）在多个专业领域展现出令人瞩目的能力，化学科学也不例外。近年来，LLMs不仅能够理解和生成自然语言，而且在化学知识的理解和推理方面取得了显著突破，甚至在某些测试中超越了人类专家。这种趋势引发了学术界和工业界的广泛关注，人们期待着这些模型能在化学研究、药物设计、材料科学等领域带来革命性影响。然而，LLMs在化学领域的真正能力与人类化学家的专业知识相比如何？它们的推理能力是否足以应对复杂的化学问题？本文将结合最新的科研成果和评测数据，深入剖析大型语言模型与化学专家在知识储备和推理能力上的异同，探讨两者各自的优势与局限，并展望未来化学领域智能辅助系统的发展方向。 大型语言模型的兴起源于对海量文本数据的训练以及不断扩展的模型规模，通过自回归或变换器架构，LLMs能够捕捉到丰富的语言规律和多领域知识。在化学领域，大量的学术文献、教材、数据库和专利信息成为它们学习的宝贵资源。
例如，分子结构的SMILES编码、化学反应方程式及各种物理化学性质描述，都以文本形式被纳入训练语料。这使得LLMs能够掌握化学术语、反应机制、材料性能等多方面内容，并在一定程度上进行问题解答和策略建议。最近发布的ChemBench评测框架，一套专门设计用于测量化学领域LLMs能力的问答数据库和方法，成为了揭示这些模型实际表现的重要工具。 ChemBench由超过2700道问答对组成，涵盖了本科至研究生课程中的多种化学主题和能力维度，包括知识记忆、推理计算和化学直觉。评测不仅包含多项选择题，也涉及开放式问答，全面反映了实际化学教育和研究的复杂性。研究人员邀请了多位化学专家参与测试，并将其成绩与当前领先的LLMs进行了对比。
结果令人惊讶，表现最佳的模型（如o1-preview）平均准确率远超众多化学专家，即使专家允许辅助使用网络搜索和化学绘图工具。这揭示出，大规模数据和高效算法赋予了LLMs超越个别专家的知识广度和应答能力。 然而，深层次分析表明，LLMs仍存在结构推理和安全知识方面的明显短板。例如，在解析核磁共振（NMR）信号数量这一典型考察化学家分子结构理解力的任务中，最优模型的正确率仅为22%，远低于一些专家的表现。同时，关于化学安全与毒性的问题，模型不仅错误率高，还普遍表现出过度自信。LLMs的“自信”判定与实际准确性关联并不显著，可能误导非专业用户做出错误判断。
这种现象说明，尽管模型在记忆和文本匹配方面表现强劲，它们的真正推理能力和风险评估意识仍需加强。 针对不同化学子领域的表现差异，模型在普通和技术化学题目上表现较好，但在分析化学、化学安全和毒理学领域则表现欠佳。这反映了训练数据的偏重和知识覆盖范围的局限性。研究团队指出，尝试引入专业数据库如PubChem或Gestis，结合知识检索工具，可能有效改善知识密集型问题的解答质量。此外，模型规模对性能表现存在正相关，更大、更深入训练的模型有望在推理和知识掌握方面取得进步。 另外一项引人关注的发现是，当前LLMs在模拟化学家的“偏好”或化学直觉方面仍未达到满意水平。
药物发现领域中，化学家的经验和偏好对分子筛选和优化至关重要。尽管部分模型在知识性任务中成绩优异，但在判断不同分子的优劣或选择性偏好问题中，表现几乎与随机猜测无异。未来研究聚焦于如何通过偏好微调或强化学习等方法，使模型更加符合人类的价值判断和决策逻辑，或将为药物设计带来新思路。 在化学教育方面，LLMs对传统教学模式也提出了挑战。教材和标准考试题目往往注重基础知识和标准计算，对模型来说相对简单。事实证明，模型可以轻松通过这类题目，远超普通学生水平。
而在要求复杂推理和深刻理解的问题上仍有所不足。于是，教育者需要重新思考教学目标，强调化学思维能力、批判性分析与实验设计的重要性，培养学生的创新能力和风险意识，以适应未来人机协作的化学研究环境。 由于化学知识与安全高度相关，LLMs在提供化学安全建议时的失误可能带来严重后果。研究中发现，部分模型在回答危险物质的处理和标识问题时常犯错误，且无法准确预测自身判断的可靠性。为减少潜在风险，开发人员需要加强模型的安全机制，采用多源数据融合和专家系统辅助验证，确保输出信息准确可靠。此外，公众和非专业用户在使用此类工具时应保持谨慎，必要时需寻求专业化学家的指导。
ChemBench的成功推出为行业带来了标准化的评测工具，类似于计算机视觉中的ImageNet，在化学语言模型的研发过程中起到关键推动作用。通过持续扩展问答库和引入多模态信息处理，未来的模型评估将更贴近真实科研需求。其开源和模块化的设计也促进了学术界与工业界的合作与创新，使得涉及模型训练、推理机制、交互设计等多个层面的进步成为可能。 综上所述，大型语言模型在化学知识掌握和问题解答方面取得了令人惊叹的里程碑，某些表现甚至超越了专业化学家的平均水平。但是，目前模型在结构推理、化学偏好判断和安全风险评估方面仍面临诸多挑战。期望未来结合领域专用数据库、增强推理能力及引入多模态学习技术，能够进一步弥补这些不足。
同时，化学教育和科研方式也应与时俱进，注重培养人类与人工智能协同工作的能力。ChemBench为揭示和推动这一进程提供了坚实基础，是通向智能化化学研究时代的关键节点。
