随着人工智能的飞速发展，尤其是在自然语言处理领域，大型语言模型（Large Language Models，简称LLMs）正逐渐成为化学领域重要的辅助工具。这些模型通过海量文本数据的训练，展现出了令人瞩目的语言理解与生成能力，甚至在化学知识与推理方面开始显示出超越部分人类专家的潜力。本篇内容将深度剖析大型语言模型在化学知识掌握和逻辑推理能力上的表现，并对比资深化学专家的工作方式，探讨其应用优势及现存不足，最终展望如何借助这些技术推动化学教育和科研的创新转型。 当前，化学领域拥有庞大的文字信息资源，涵盖实验数据、文献综述、反应机理及理论解释等多个层面。传统上，化学知识的传递和积累主要依赖专家的研究与教学经验。而大型语言模型通过对科学文献和相关资料的深度学习，可以将这些经验以机器可理解的形式加以整合，甚至能够在没有专门训练的任务上进行问题回答和推理。
值得注意的是，化学不仅涉及大量具体知识点，更强调逻辑推理和实验直觉的结合。因此，评估大型语言模型在这方面的能力，对于验证其在科研和教学中实际价值十分关键。 一项名为ChemBench的系统性评估框架的最新研究揭示了大型语言模型在化学领域的表现全貌。该框架集成了超过2700个涵盖本科及研究生化学课程的多样化题库，涵盖基础知识、计算、推理及直觉判断等不同维度的问题。通过这一框架，来自全球范围的领先开源与闭源语言模型频繁接受挑战，与19位专注于不同化学分支的资深化学专家展开间接对比。评测结果显示，顶尖语言模型能够在平均表现上超越大部分人类专家，尤其在知识记忆与典型题目应答上表现卓越。
然而，模型在涉及复杂分子结构推理或安全与毒性等细节问题时，表现相对薄弱。 这种现象部分源于模型原本训练数据的特点。尽管语言模型对大量公开文本数据进行了学习，但化学领域很多关键性专业知识隐含于专门数据库或实验数据中，且某些化学推理需要精细的分子结构理解能力，当前模型往往只能基于数据中出现的“相似结构”进行概率估计，缺乏真正的化学“直觉”。例如，在核磁共振谱信号数量的预测上，模型准确率仅为22％左右，显著低于人类专家。另一方面，人类在此类推理中可借助结构图纸，模型则仅依赖SMILES等文本形式的分子描述，造成推理难度加大。 此外，一项令人关注的发现是大型语言模型在回答安全相关问题时表现不稳定，且难以准确评估自身答案的可靠性。
模型在评估自信度时往往表现出过度自信或欠缺警觉，一些错误答案却伴随着极高的自我确认，这对非专业用户的误导潜力较大。化学安全问题的错误判定尤其危险，可能导致实际实验中的安全隐患。因此，未来化学领域的AI工具需要融入更严密的安全警示机制和准确的置信度评估能力。 化学模型的表现与规模呈现正相关关系，模型规模越大，综合表现越佳。当前部分开放源代码的大型模型也能与商业闭源模型竞相抗衡，显示了开放科学对于推动化学人工智能发展的巨大潜力。此外，通过工具增强的语言模型表现同样耀眼，例如集成文献搜索、数据查询或代码执行功能的多模态系统，能够帮助模型跨越单纯文本推理的瓶颈，提升整体解题能力。
语言模型与化学专家在“化学偏好”判断中的差距依然明显。实际药物设计过程中，化学家常基于丰富经验和感知做出分子选择，而目前的语言模型在类似偏好判断中仍表现接近随机。此项能力的缺失限制了模型在药物先导化合物选择等科学发现环节的应用潜力，未来研究或将探索结合人类反馈调优模型在化学偏好判断的表现。 这一切使我们重新思考化学教育的未来。随着语言模型对传统“背诵及套题技巧”范围的强力超越，化学教学应更加注重培养学生的批判性思维与结构化推理能力，而非仅依赖死记硬背。对教育者而言，也应合理利用语言模型辅助教学，促进学生在理解、创新和实践中的全面提升。
另外，ChemBench框架的出现为未来化学人工智能评估树立了标准。它不仅囊括了多样的题目类型，模拟真实科研和教学中的广泛场景，还允许模型开发者便捷接入新型模型进行对比测试。这种开放且多维度的评价有助于促进模型开发持续迈向更具化学智能的阶段，同时保证成果具备可验证的科学严谨性。 总体而言，大型语言模型在化学领域已经展现出超越人类专家平均水平的强大能力，特别是在利用海量信息进行快速知识回忆和常规问题解答上。但其在分子结构深度推理、化学安全判断、偏好决策以及自信度校准等方面仍然存在不足。未来的发展需要加强模型对专业数据库及图结构信息的整合能力，提升其推理深度与可靠性。
与此同时，科学界应共同规范人工智能在化学领域的应用边界及伦理规范，确保技术利于人类健康和社会安全。 面向未来，基于大型语言模型的化学助手或“共同研究者”将可能彻底变革科研流程，帮助科学家快速筛选合理实验，提出创新假设，甚至指导自动化实验室完成合成和测试。化学家与AI的结合，将成为新一代化学发现的驱动力。通过持续迭代和精准评估，未来语言模型将不仅仅是一台“信息搜索机”，而是理解并推动化学知识进步的智能伙伴。 在这条路上，ChemBench所代表的系统评价框架提供了一个关键里程碑。它不仅促进模型与人类专家水平的透明比较，也推动了更高水平的安全和应用可信度标准的建立。
随着更多研究者和工程师的参与，以及教学科研界的广泛认同，我们有理由期待，一个由人机协作驱动的化学新时代即将到来。
