随着人工智能技术的迅猛发展，作为自然语言处理领域的前沿产物，大型语言模型（LLMs）正逐渐渗透进科学研究的多个领域，特别是在化学科学中引发了广泛关注。大型语言模型通过海量文本数据训练，具备理解和生成自然语言的强大能力，其潜在应用涵盖了化学知识问答、实验设计、性质预测等多方面。然而，关于这些模型在化学专业知识掌握和复杂推理能力方面究竟能达到何种水平，仍然缺乏系统深入的评估和对比。本文基于最新的研究成果，从多个维度分析大型语言模型与传统化学专家在知识运用与推理能力上的表现，旨在揭示两者的优势差异及未来发展的重要方向。首先，大型语言模型具有在非结构化文本中提取和理解化学知识的独特优势。化学领域的大量研究成果通常以文本形式发布在文献、专利和数据库中，传统数据驱动模型难以充分利用这类自然语言信息。
相比之下，语言模型可以通过训练学习这些语料中的隐含规律和知识点，进而支持复杂的问答和推理任务。例如，一些领先的语言模型已展现出在回答专业化学问题时，整体表现超过普通化学专业人士的能力，这反映出其在知识覆盖面和信息整合方面的优势。然而，这种领先优势并非均衡分布，模型在某些基础知识和高阶推理任务上仍表现不足，这主要与模型的训练数据和推理策略密切相关。其次，化学推理能力是评判一个系统综合实力的关键。化学问题往往需要结合多学科知识，进行多步逻辑推理与定量计算。大型语言模型在推理任务上的表现存在显著挑战。
虽然它们在简单问题回答上能够给出准确响应，但面对需要深入结构理解（如分子对称性分析或核磁共振信号预测）时，模型表现出明显的不足。这种现象表明，语言模型在结构解析与空间想象等领域仍然依赖于训练语料的相似性而非真正的逻辑演绎。相比之下，经验丰富的化学专家能够结合实验经验与理论知识，灵活解决各类复杂问题，这也凸显了人类推理的灵活性和创造力。另外，在化学安全和毒性评价等敏感领域，模型的表现普遍较弱。安全相关信息往往要求高度准确和负责任的回答，而部分模型因训练数据不足或内置的安全拒绝机制，导致回答不完整或者错误，甚至产生过度自信的错误回答。如此情境下，普通公众或经验不足的使用者可能会因为错误信息而导致严重后果。
这种风险提醒我们在大型语言模型化学应用中，必须强化模型的安全性设计和可信度评估，同时加强人机协作，实现综合优势互补。值得关注的是，大型语言模型在化学偏好判断和直觉模拟方面尚未达到人类专家水准。在药物研发等领域，化学家常凭借丰富的经验进行分子优选和优化。尽管一些尝试运用语言模型进行化学偏好判断，但结果往往接近随机预测。这表明模型当前难以理解隐含的价值判断和科学经验，未来需要通过偏好微调和多模态数据融合，提升模型的判断能力。大型语言模型的推理和知识覆盖能力与其规模及训练数据配置密切相关。
研究表明，模型性能呈现明显的规模效应，参数量大、训练语料广泛的模型表现出更强的化学任务处理能力。与此同时，模型的训练数据源单一可能限制其专业知识的深度。借助领域专用数据库（如PubChem、Gestis）的集成或结合检索增强生成技术，或可弥补模型记忆与推理方面的不足，从而提升模型在专业应用场景中的实用性。在对人与模型进行公平比较时，研究团队设计了丰富多样的ChemBench测试框架，涵盖了化学各个子领域，从基础知识到复杂计算，涵盖开卷考试与闭卷考试类型。通过此类严谨的评测，发现一些开放源代码模型如Llama-3.1-405B-Instruct逐渐接近甚至超越了闭源商业模型的性能，表明开源社区也具备推动化学语言模型快速发展的巨大潜力。此外，测试中的开放式问答题促进了模型在生成解释和推理过程中的表现，而非仅仅依赖选择题，进一步推动了模型综合能力的提升。
化学教育方式也面临变革。传统教学侧重于记忆和问题解答技巧，而语言模型在这方面表现突出，能够快速准确地解答广泛教材类问题。因此，未来教育重心或将从单纯知识传授转向培养学生的批判性思维与创新能力，帮助他们理解和校验模型给出的结果，促进人机协作效率最大化。大型语言模型在化学应用中充满机遇同时也伴随着挑战。模型在某些领域显示出超越人类专家的潜力，但其对答案自信度的评估明显不足，存在过度自信和不可靠的风险，需借助额外校验手段保证输出质量。此外，与模型规模和训练数据的持续扩展相配合，开发更精准的评测体系和人机交互接口，推动模型更好地理解和应用化学知识，仍是未来研究的重点。
研究进一步强调了透明开放的模型评估与持续迭代的重要性。通过公开的评测框架和数据集，如ChemBench，开发者和研究人员可以共同努力，缩小语言模型与化学专家之间的差距，促进模型技术向真正能服务于科学发现和工业应用的方向发展。综合看，大型语言模型的发展正在深刻影响化学科研和教育领域，它们既挑战传统专家的知识垄断，也提供了辅助和提升人类决策的强大工具。未来随着模型在专业知识获取、结构推理、偏好评估等方面的不断完善，结合多模态数据和专属工具的辅助，语言模型有望成为化学研究的智能助手，推动科学发现进入新纪元。与此同时，保持对模型局限性的清醒认识，加强安全防护和伦理规范，将确保人工智能技术的健康发展，为化学科学生态系统注入持续活力。
