近年来，人工智能技术，尤其是大型语言模型（Large Language Models，LLMs）在各行业掀起了革命性变革。化学作为一门高度专业且复杂的学科，传统上依赖于专家丰富的知识储备和深厚的科研经验。随着LLMs如GPT-4等深度学习技术的兴起，学界和工业界开始探究它们在化学领域的实际应用能力，特别是在化学知识的掌握与科学推理能力方面的表现。最新研究显示，某些前沿的大型语言模型已经在特定化学问题上超越了普通化学专家的表现，但仍存在不少挑战与不足，值得深入审视并不断优化。大型语言模型的优势首先在于其庞大的训练语料库和强大的模式识别能力。它们通过对海量文本的学习，掌握了大量化学基本事实、概念以及一些复杂的科学逻辑，表现出令人惊艳的“跨任务”解决能力。
例如，LLMs能够在没有专门训练的情况下，完成公式推导、性质预测、化学反应设计等任务，这体现了它们的知识泛化能力和语言理解的深度。然而，LLMs的推理能力仍存在天然局限。由于其本质上是基于统计概率进行语言生成和预测，它们难以像人类专家那样进行多步严密的逻辑推演，尤其是在涉及分子结构空间认知和复杂动态过程时。研究中显示，LLMs在解析如核磁共振信号预测、分子对称性分析等需要深入结构推理的问题上准确率较低，这提示目前模型对化学三维结构和空间关系的理解尚不完善。尤其值得关注的是，尽管顶尖模型在知识性题目表现突出，但对于安全性及毒性等关乎实际应用的专业问题，它们的回答有时会带来误导风险。化学安全领域的错误信息可能引发严重后果，适用这类模型时人们需特别谨慎。
此外，LLMs往往表现出过度自信倾向，即使在错误回答时也给出高置信度，这进一步凸显了目前模型在不确定性评估和风险识别方面的缺陷。与此形成鲜明对比的是人类专家的判断虽受限于知识的广度和记忆，但凭借经验积累和批判性思维，在需要综合推理和安全判断的情境中更为可靠。为了解决这些问题，研究者们提出了多种改进途径，包括将LLMs与化学专业数据库结合，实现检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），从而更精准地补充专业知识。工具增强的语言模型亦逐渐成为趋势，例如结合网络搜索、代码执行器和专用化学软件，实现动态交互和验证，从而提升回答质量。该领域的一个重要突破是ChemBench框架的开发，该框架基于2700多个涵盖化学多个子领域的问答对，系统地评估了多款领先LLMs与专业化学家的表现。评测结果显示，最高端模型如o1-preview在总评分上几乎达到了普通化学专家的两倍，证明机器在知识掌握和部分推理能力上已经具备“超人”水平。
然而，不同化学子领域的表现差异较大，模型在有机化学、材料科学等基础领域表现较好，但在分析化学、毒性安全相关题目上表现欠佳。该现象说明化学知识的广度和深度对于模型训练数据选择和方法设计具有重要影响。自然语言处理的挑战包括科学文本的特殊性，比如公式、分子式和结构表达的复杂格式，使得一般语言模型难以直接处理。通过为模型设计专门的标注格式——如专门的SMILES字符串标记，允许模型对不同信息粒度作出区分，提升了解析效率和准确性。实际应用中，采用模型完成文本输出形式进行评估，更符合真实使用环境，也便于工具链的集成和多模态推广。以人类专家为参照的评测中，人类在获得网络搜索、绘图工具辅助等条件下，其整体表现虽不错但依旧落后于部分顶级LLMs，说明人工智能辅助的未来科研合作模式前景广阔。
然而，这并非意味着人类专家将被替代，反而需要重新审视化学教育体系，更加强调批判思维、复杂推理和创新能力的培养，而不是单纯事实记忆。随着LLMs的普及，科学教育可能从传统的知识储备转向教会学生如何与智能系统协作，合理利用它们的优势并弥补不足。此外，对于药物筛选中的“化学偏好”问题，即专家基于经验选择潜力分子的主观评估，当前模型表现仅接近随机，难以与人类专家的直觉相匹配。这部分任务尚需针对模型进行专门的偏好微调，开辟了深度学习在药物化学领域的新方向。对模型置信度的研究显示，多数模型难以准确评估自身回答的正确概率，这一现象在化学安全等关键领域尤为忧虑，提示未来模型需具备更成熟的不确定性量化机制，增强可靠性和信任度。除了技术层面，化学界对LLMs的担忧也涉及伦理问题，诸如模型可能被用来设计有害化学品的双用途风险，需要建立有效监管和安全使用的框架。
入门门槛降低固然促进了学科知识普及，却也给化学教学带来了挑战，老师和研究者需更新教学内容和方式，以引导学生理性使用AI工具，避免盲目信赖造成的偏差和错误。总体来看，当前大型语言模型在化学知识与推理方面展现出惊人的进步，能够辅助甚至超越部分人类专家完成复杂的问答和预测任务。然而，它们依旧受限于理解深度、结构推理和安全判断能力。未来的研究方向应聚焦于模型与专业数据库的无缝结合、跨模态科学信息处理、以及开发表现强一致性可信度估计算法。同时，结合工具增强和专家反馈闭环训练，将使模型更加实用和安全。化学教育则需迈向培养跨领域批判性思维人才，与智能技术同频共振，构建人机协同的创新生态。
通过统一标准化的评估体系，比如ChemBench，业界可持续监控模型进步，揭露短板，推动AI在化学科研和工业领域产生更大价值。综上所述，LLMs虽尚未全面替代人类化学专家，但已成为化学研究不可忽视的重要助力。科学家和工程师们需理性认识其能力局限，积极探索互补协作的新途径，实现人工智能与人类智慧的最佳融合，开创化学科学探索的新时代。
