近年来，随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLMs）在各领域展示出了令人瞩目的能力。尤其是在自然语言处理、文本生成以及知识推理等方面，LLMs已经达到了新的高度。然而，它们在专业领域，尤其是如化学这样具备高度专业知识和复杂推理需求的学科中，表现如何仍备受关注。本文深入剖析了大型语言模型在化学知识与推理能力上的表现，并将其与人类化学专家的专业技能进行了系统比较，旨在为化学领域AI的应用和发展提供有价值的参考。化学作为一门涉及大量专业术语、复杂反应机理和精密数据分析的科学，对知识和逻辑推理的要求极高。传统上，化学研究依赖于科学家的积累与智慧，他们通过多年的学习和实践积累了丰富的实验经验和化学直觉。
然而，随着信息时代的到来，海量的科研文献和化学数据不断增加，如何快速准确地提取和运用这些知识成为挑战。大型语言模型则通过海量文本数据的训练，逐渐展现出捕捉化学信息和解析复杂任务的潜力。最近的科学研究，尤其是名为ChemBench的自动评测平台，为评估当代领先的LLMs在化学领域的知识和推理能力提供了可靠基础。研究团队收集了超过2700个涵盖本科到研究生层次多个化学主题的问答对，利用此数据对主流开源和封闭源代码的大型语言模型进行了全面的验证。令人惊讶的是，当前表现最优的模型在多数问题上的正确率甚至超过了受测的专业化学家平均水平。尽管如此，模型在某些基础任务上的表现仍有明显不足，并且经常表现出过度自信的倾向，这在涉及化学安全或者毒性预测时尤为危险。
由此可见，虽然LLMs的化学能力令人瞩目，但其应用仍需谨慎，尤其是在安全性和可靠性方面。不同于人类专家依赖深厚的理论背景和实验验证，语言模型主要基于对大量文献的统计和模式学习，对实际化学反应机理的理解和逻辑推演能力存在局限。例如，在核磁共振谱图信号数预测这一复杂的结构识别任务中，模型正确率仅为22%，远低于人类专家。而人类专家则利用结构图和长期经验精准判断同一化合物中不同质子环境的数量。此现象反映出目前LLMs对于分子拓扑结构及相关推理的理解尚不深入，更多依赖与训练数据的相似度匹配而非真正的逻辑分析。此外，化学领域涵盖广泛学科分支，如无机化学、有机化学、分析化学、物理化学、毒理学和安全知识等。
评测结果显示，模型对基础和技术化学问题有较好把握，而在分析化学和化学安全等细分领域表现相对薄弱。尤其是安全问题，不少模型由于提供答案可能涉及敏感内容时，会自动拒绝作答，影响实际应用效果。人类专家能通过专业数据库和法规文件提供较准确的答案，这也提示未来模型需要更紧密结合专业数据库和法规知识库，提升在安全敏感领域的表现。化学家在工作中不仅依赖知识储备，更重要的是化学直觉和偏好判断。比如在药物筛选中选择化合物优先级，需要基于复杂综合指标做出权衡。研究中一个典型任务是让模型对两种化合物进行选择偏好判断，结果显示当前LLMs的表现基本等同于随机，远不及化学家之间本身较高的共识度。
这意味着现阶段模型尚未具备模拟和内化人类化学直觉的能力。在应用层面上，很多化学工作涉及计算、推理和创新。基于ChemBench框架的测评显示，模型虽然在知识查询上有一定优势，但在多步推理和复杂计算环节仍面临挑战。更重要的是，模型很难准确评估自身回答的置信度，错误回答伴随的高置信度更容易误导用户。人类化学家因为经验积累，通常能对自身知识边界有较好判断，避免严重失误。当前LLM的过度自信问题，大大限制了它们作为辅助工具的安全应用。
大型语言模型的规模与化学任务表现呈正相关，规模更大模型普遍拥有更强的知识覆盖和推理潜力。开源模型如Llama-3.1-405B在多项测试中也达到了接近或超越部分商业闭源模型的水准，显示开源社区在推进化学领域AI应用方面的活力。然而，单纯扩大模型规模并非长远之策，更关键的是结合专业数据库、增强推理模块和引入领域特定训练，提升模型对专业知识的深刻理解和推理能力。化学领域对精确性和严谨性的要求极高。未来化学教育和研究很可能朝着人与智能系统协同的方向发展。LLMs能够迅速抓取海量知识，弥补人类知识的盲点，而人类专家则负责监督判断、创新思考以及安全控制。
教学内容可能需要调整，更加重视化学逻辑思维、实验设计和批判性分析，而非单纯知识记忆。与此同时，建立像ChemBench这样专门针对化学问题的评测体系，对推动模型的发展和合理应用至关重要。目前主流的LLM评测聚焦自然语言理解和日常知识，缺少覆盖化学复杂性的任务。只有借助丰富多样、科学严谨的问答库，才能系统地揭示模型在化学知识、推理和直觉等方面的真实表现和缺陷。虽然仍面临诸多挑战，LLMs在化学研究中的潜力已不可小觑。它们不仅能够为科研人员提供辅助解答，还能辅助生成假设、设计分子结构乃至规划实验操作。
将来结合机器人自动化平台和实验设备，或能实现从理论预测到自动化实验验证的闭环，加速化学创新的速度。不过，模型普及必须伴随着规范和监管，尤其是针对涉及危险化学品设计和安全信息传播的严格把控。总结来看，大型语言模型与专业化学家在知识量和某些任务执行速度上具备显著优势，但在深度推理、结构理解和安全判断上存在短板。两者之间既有竞争，也蕴含强大的合作潜力。未来化学领域的智能工具，将是在专家监督下不断提升自身能力的助手而非替代者。建立科学、系统、透明的评测平台，促进模型与专家经验的融合，推动AI技术真正服务于化学科学发展，是当前及未来的重要课题。
持续关注和研究大型语言模型在化学领域的表现及安全风险，对于科学界、产业界乃至社会公共安全都将产生积极深远的影响。随着人工智能与化学知识的日益融合，我们有望迎来一个前所未有的智能化化学研究新时代。
