近年来，大型语言模型（Large Language Models，简称LLM）在人工智能领域引起了广泛关注。作为通过海量文本数据训练而成的人工智能系统，LLM展现了强大的自然语言理解与生成能力，甚至能够完成超出其训练范围的复杂任务。特别是在化学领域，这一进展带来了前所未有的契机，激发了科学界对其化学知识掌握和推理能力的深入研究。 长期以来，化学作为一门实验科学，依赖于化学专家的知识积累、实验经验和逻辑推理来推动科研与教学的发展。专业化学家的判断和分析往往体现在对分子结构、反应机理、物理性质乃至化合物安全性的深刻理解中。在这一背景下，探讨大型语言模型是否能够达到甚至超越人类化学专家的水平，不仅是研究热点，也关系到化学教育、科研效率及安全规范的未来革新。
近期由多位化学与计算科学专家合作完成的一项系统性研究通过开发名为ChemBench的评估框架，对包括开源和闭源的主流大型语言模型在内的多种系统展开综合测试。该框架基于超过2700个经专业审查的问答对，涵盖从普通化学到有机、无机、分析以及化学安全等多个子领域，并综合考察了模型的知识掌握、推理计算能力及化学直觉判断。从测试结果来看，表现最优的LLM整体准确率甚至达到了顶尖人类化学家的两倍之多，展现了惊人的潜力。 然而，尽管部分大型语言模型在很多化学领域的问题中表现优异，它们在基础知识及某些细节推断上的表现仍显不足。例如，数模型在涉及核磁共振信号数量预测、毒性安全判断等任务上的准确率明显低于人类专家，并且在面对结构复杂的分子时，推理能力并未随着分子复杂度的增加而显著改进。这表明当前模型在结构解析和综合推理方面存在局限，往往依赖于训练数据中的相似性匹配，而非真正理解分子拓扑或化学机理。
另外，大型语言模型自信心估计的能力也备受关注。在评价中，许多模型无法准确判断自己回答的正确性，常出现“过度自信”的情况，这对安全敏感型应用场景来说尤为危险。例如在涉及化学品安全性相关的问题中，错误回答往往伴随着较高的自信评分，容易误导非专业用户。这一现象强调了在未来化学辅助系统设计中，必须建立合理的置信度判断和人机协同机制，防止错误信息导致潜在危害。 有趣的是，虽然在化学知识问答中表现突出，当前大型语言模型在评判“化学偏好”或“分子有趣性”的主观任务上却接近随机水平。与人类药物化学家基于经验和直觉选择候选分子的决策过程相比，LLM尚未展现出相似的偏好能力，这意味着化学智能的某些关键方面依然难以复制，仅靠语言模型的通用训练难以实现真正的创意和判断能力。
这项研究不仅为评估大型语言模型的化学能力提供了细致且多层次的视角，也指出了化学领域对专门数据资源和外部数据库集成的迫切需求。与一般文本来源不同，化学知识具有高度结构化和专业化的特点，需要模型融合如PubChem、Gestis等数据库以弥补缺乏事实记忆的缺陷。此外，模型的规模与性能呈正相关，更大、更复杂的模型往往具备更好的理解和推理能力，为未来模型扩展指明了道路。 从教育角度来看，研究结果也启示了化学教学方法的转型。长期以来，教学多围绕课程内容的记忆和公式应用展开，然而在大型语言模型能够轻松完成这些基础任务的背景下，强调批判性思维和复杂推理的培养显得愈发重要。化学教育应当逐步引入与模型合作的学习模式，引导学生在模型生成的丰富信息基础上，进行更高阶的分析和判断，从而提升综合科研能力。
此外，现有化学领域的评估体系大多集中于分子性质预测和单一反应结果的判断，而忽视了推理过程、知识整合及直觉判断等综合能力的考核。ChemBench框架的构建提供了一个兼顾开卷、动手和理论的全方位评价途径，可推动未来模型在更广泛的化学任务中得到公平客观的测评。在这基础上，推动具备更强解释性和自校正能力的化学智能助理的研究，将极大促进化学研究的自动化和智能化发展。 虽然当前大型语言模型在化学专业知识和推理方面已展现出超越多数人类专家的潜力，但研究同时提醒我们必须谨慎看待这些技术的局限和潜在风险。模型偶尔出现的错误、无法准确反馈置信度以及在安全相关领域的信息不完整，都需在实际应用中引入人类专家的监督和审查机制。未来的化学数字化工具，更可能是人机协同的“数字助手”，而非完全替代专家的独立判断者。
总的来说，大型语言模型的崛起正重新定义化学领域的知识获取、问题解决和创新方式。通过持续完善专门的评估框架，改善模型训练数据和算法结构，强化多模态信息融合，未来的化学智能系统将不仅能够理解和推理复杂的化学问题，还能在实验设计、材料开发和安全评估等领域发挥不可替代的辅助作用。这不仅有望加速科学发现进程，降低人力成本，也将推动化学教育向更具创造性和批判性的方向发展。 在这样一个变革的时代，化学界需要认真思考如何更好地融合人工智能与专家经验，平衡技术进步与伦理安全，构建更加智能且可信赖的科研生态。大型语言模型作为强大的辅助工具，期待在未来的化学研究与教学中发挥越来越重要的角色，引领智能化化学新时代的到来。
