近年来，人工智能尤其是大型语言模型（Large Language Models，简称LLMs）的发展，正在深刻影响多个领域，其中化学科学尤为典型。借助庞大的文本数据和先进的算法，这些模型能够处理复杂的语言任务，展现出超越传统知识存储与处理方式的能力。本文聚焦于大型语言模型在化学知识理解与推理方面的表现，分析其与人类化学专家的比较，探讨其在化学研究和教学中的潜在价值与局限。大型语言模型通过分析、综合和生成自然语言，能够在未经过专门训练的任务中展现强大的适应能力。在化学领域，模型不仅可以回答专业问题，还能辅助设计化学反应，甚至进行实验规划。近年来，科学界关于这些模型“是否能够超过人类专家”的讨论日益激烈。
2025年《自然化学》杂志发表的一项研究利用名为ChemBench的自动化评价框架，系统地比较了当前领先的大型语言模型与化学专家在知识掌握和推理能力上的表现。ChemBench收录了超过2700个涵盖广泛化学主题和技能的问答对，包含基础知识问题、复杂推理、计算题及化学直觉考察。该框架设计精准匹配真实化学教育和科研中的挑战，避免单纯的多项选择题限制，更好地反映实际应用情境。研究结果令人震惊，大型语言模型中的佼佼者在整体表现上不仅超过了参与调查的专业化学家平均水平，甚至在一些子领域的测试中实现了对顶尖人类专家的超越，表现出强大的跨领域迁移和推理能力。然而，研究也指出，尽管表现优异，模型仍在某些基础任务和专业知识记忆方面存在明显短板。此外，这些模型往往自信满满但缺乏对错误的识别能力，可能导致存在安全风险的误导性回答，尤其在化学安全和毒性评估领域表现较弱。
细分来看，语言模型对一般化学和技术化学类问题表现较好，但在分析化学、化学安全、毒理学等专业性极强且需要精确结构推理的领域仍较为薄弱。举例来说，核磁共振信号数目的准确预测对模型来说是一大难题，这涉及复杂的分子对称性和拓扑结构判断，而模型主要依靠训练数据中的相似分子模式，而非真正的逻辑推理。人类专家打分基于图示的结构，而模型则处理文本化学描述（例如SMILES编码），这也给推理带来了不同的挑战。研究同时揭示，传统教科书风格的试题对大型语言模型较为友好，使其在此类问题中表现优异，但在半自动生成的更具挑战性的任务中能力有所下降，提示应当重新审视化学教育考试的设计，以适应AI时代的新特征。另一个有趣的发现是，模型在预测化学家偏好方面的表现往往接近随机。化学偏好涉及直觉判断和复杂的经验总结，是药物研发等领域的关键。
当前模型还难以捕捉人类化学家的主观选择偏好，这为未来基于偏好调整和个性化优化的人工智能研究提供了方向。此外，研究重点关注了模型自信度的估计能力。理想的模型应当能够判断自身答案的正确性并传达相应的置信度，方便使用者判断答案是否可靠。结果显示，虽然部分模型的语言化置信度估计有一定指导性，但整体校准程度不足，错误答案时常伴随较高置信度，给实际应用带来安全隐患。相比之下，人类专家往往拥有更为真实的自我认知，但仍不能完全避免误判。ChemBench框架的建立，不仅提供了系统、全面的化学问答评测标准，也为后续化学领域人工智能发展和模型优化指明了方向。
通过结合人工与机器的优势，未来可望实现化学“辅助手”甚至“协同作战”系统，从海量文献中提取隐性知识，辅助科学发现和实验设计，大幅提升科研效率和创新能力。但也必须重视潜在风险，避免误用和错误信息带来的负面影响。综观现状，大型语言模型在化学领域的崛起意味着传统化学教育和研究范式可能迎来深刻变革。涵盖知识积累、推理技巧及安全意识的新型课程或许将成为必然，大量重复性、记忆性任务可能由AI承担，而人类专家则更需强化创新思维和批判性判断力。科学界还需建立更加严格的评价体系和伦理规范，确保技术进步惠及全社会。总而言之，化学知识和推理能力已不再是人类独享的优势领域，大型语言模型正在快速追赶甚至超越，催生学科边界与工具形态的重新组合。
未来，如何有效整合人工智能与人类智慧，将深刻决定化学科学的发展轨迹与社会价值。化学与人工智能的深度融合，既是挑战，也是开启科学新纪元的钥匙。
