随着人工智能技术的突飞猛进，大型语言模型（LLMs）在各领域展现出惊人的语言理解和生成能力，化学领域也不例外。近年来，越来越多的研究将这些模型应用于化学知识的学习、化学反应预测、化学结构分析等任务，试图揭示其在化学知识与推理方面的表现，并与化学专家的专业能力进行比较。本文将围绕这一核心话题，详尽介绍大型语言模型的化学能力现状、优势与不足，分析其对传统化学研究和教育的深远影响，并探讨未来发展及应用前景。 大型语言模型的化学知识基础源于其庞大的文本训练语料，包括科学文献、教科书、数据库以及互联网公开的化学相关内容。通过对这些文本的深度学习，模型能够掌握大量化学知识，涵盖基础化学理论、有机无机化学、物理化学、分析化学等多个子领域。当被问及涉及复杂化学问题时，部分大型语言模型甚至能够给出超过普通化学专家的准确答案，这一性能的提升得益于其庞大参数量和多样化训练语料的覆盖范围。
然而，尽管大型语言模型能够在许多化学问题上表现优异，但它们仍存在显著的局限。首先，模型在处理需要结构推理和空间想象的化学问题时表现较弱。例如，在核磁共振谱图信号数预测、同分异构体数量判定等涉及分子拓扑或三维结构的复杂问题上，模型的准确率远低于经验丰富的化学专家。这主要是因为模型缺乏对分子三维结构的直接感知能力，大多数模型仅通过线性表示（如SMILES码）间接理解分子，限制了其推理深度。 另外，模型的“过度自信”问题也是不容忽视的挑战。研究显示，部分大型语言模型在回答化学安全性和毒性等关键问题时，即便答案错误，也会给出很高的置信度分值，这对依赖模型进行决策的用户尤其危险。
化学领域涉及的安全标准和法规相当严格，错误信息可能导致严重的安全风险，因此模型的置信度校准及其可靠性仍需进一步提升。 大型语言模型在化学知识的掌握上展现出巨大潜力，特别是在基础知识的记忆和信息检索方面表现优异。相比之下，人类专家凭借丰富的实验经验和直观的化学感知，往往能在复杂的推理和创新性问题中发挥更大优势。值得注意的是，模型目前还难以模拟化学家的“化学直觉”，即基于长期经验形成的对分子性质和反应趋势的隐性理解。研究表明，模型在“化学偏好”或“人类评价”类任务中的表现常常接近随机，说明其在模仿人类决策时存在明显不足。 在实际应用中，许多先进的化学大型语言模型通过工具增强，将自然语言生成与外部数据库检索、化学反应规划器、绘图软件等相结合，进一步提升了其实用性。
此类“工具增强系统”不仅能回答复杂问题，还能自主设计实验方案，提高化学研究的自动化水平。然而，这种架构也带来了新的问题，如如何保证多工具协作的准确性和模型解释性的可控性。当前基准测试发现，这类系统在不同化学分支知识上的表现不均衡，某些领域如技术化学表现较好，而涉及安全性或分析化学的表现仍有提升空间。 这一事实反映出现有化学教育和考试体系对知识与技能的评估可能需要重新思考。传统化学考试更多强调记忆和公式应用，而大型语言模型擅长这类标准化内容，因此轻松超越人类平均水平。但模型在结构推理、创造性问题解决、以及结合多模态信息方面仍受限，这提示教育者应着重培养学生的批判性思维和综合应用能力，而非单纯死记硬背。
为了系统评估大型语言模型在化学领域的能力，科研团队开发了包括数千道问题与答案的化学问答基准库——ChemBench。这一框架涵盖了本科至研究生层级的广泛化学知识点，设计合理的问题难度和类型分类，用以衡量模型的知识、推理、计算及化学直觉等多方面技能。关键的是，ChemBench通过直接将模型表现与人类化学专家进行横向对比，揭示了模型在某些细分领域超过专家的同时，也暴露了重要的局限性。 从规模角度看，模型的表现通常与其参数数量和训练数据规模相关，较大的模型往往拥有更优的整体表现，这一规律在化学领域同样适用。随着模型不断发展，结合化学专用数据库、引入多模态输入（如结构式、光谱图像等）的方案，将进一步推动模型理解和推理能力的提升。此外，开发能够准确给出置信度评估、检测并纠正错误的自我监控机制，对于实际使用至关重要。
面对人工智能在化学领域带来的冲击，业界专家普遍认为，未来化学家的角色将发生转变。高级自动化助手和智能系统将承担繁重的数据检索、信息整合及初步分析工作，而化学家则更多地聚焦于创新设计、复杂推理和实验验证。与此同时，增强人机协同的交互界面与评估标准，对提升研究效率和安全性具有重要意义。 总的来说，大型语言模型在化学知识与推理能力方面展现出令人瞩目的潜力，其部分性能甚至已达到或超越专业人类化学家水平。但现实中，模型仍面临系统性误差、理解深入度不足及安全性风险等挑战。持续完善训练数据的质量、优化模型结构，结合领域专用知识和多模态信息，是未来发展的重要方向。
通过诸如ChemBench这样的系统化评估，研究人员和开发者能够更清晰地把握模型能力边界，推动人工智能与化学学科的深度融合，为科学发现和技术革新开辟新篇章。
