随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLMs）在多个领域展现出了卓越的能力，尤其是在处理自然语言和执行复杂任务方面表现突出。近年来，这些模型在科学领域，特别是化学学科中，逐渐受到关注。人们开始探索它们是否能在化学知识的掌握与逻辑推理能力上，与经验丰富的化学专家一较高下。对比大型语言模型与化学专家的能力，不仅有助于评估当前人工智能在化学领域的应用潜力，更为未来的研究方向和教学方法提供了宝贵的参考。大型语言模型之所以在化学领域备受关注，原因在于化学知识的大量积累与传播主要依赖于文本数据。这些文本包括科学出版物、研究论文、教材、专利文件及实验报告，其中蕴含着丰富的化学理论、实验技巧和研究成果。
大型语言模型通过对大量文本的学习，具备了理解并生成化学相关信息的能力。然而，化学不仅仅是知识的积累，更重要的是逻辑推理和实验操作的综合能力，这对模型提出了更高的挑战。为了系统地评估大型语言模型在化学知识和推理领域的表现，科学研究者们开发了一套名为ChemBench的自动化评估框架。该框架收集了超过2700个覆盖大学本科及研究生化学课程范围内的问答对，既包括开放式问题也涵盖选择题，旨在测试模型的知识掌握、推理能力、计算技巧和化学直觉。通过ChemBench，研究人员能够客观对比大型语言模型与化学专家在多领域多技能的表现差异。令人惊讶的是，部分顶尖大型语言模型在整体表现上甚至超过了参与实验的化学专家平均水平，显示出人工智能在化学知识掌握方面的巨大潜力。
尤其是在处理基础知识和广泛的信息检索方面，模型表现出色，使其成为有力的辅助工具。然而，深入分析发现，这些模型在处理复杂推理题和结构理解题时仍存在明显不足。例如，模型难以准确预测核磁共振（NMR）光谱中的信号数量，原因之一是模型只能基于分子线性表示（如SMILES）进行推理，缺乏对分子三维结构和对称性的深入理解。相比之下，化学专家凭借视觉图形信息及实验经验，在这些任务中表现优异。此外，化学安全和毒性评估等领域模型表现不稳定，这涉及到模型训练数据的覆盖范围及对潜在风险的识别能力。更加微妙的问题是，尽管大型语言模型在许多问题上能够给出自信的回答，但其自我评估准确度有限。
实验表明，模型所给出的置信度与实际正确率之间相关性较弱，即模型有时对错误答案表现出过分自信，给用户带来一定误导风险。这一点在涉及安全问题时尤其重要，错误信息可能导致严重后果。因此，强调人工智能辅助系统中的不确定性管理以及与专业人员的协同合作显得尤为必要。模型表现的多样性亦提示化学知识的广泛性及复杂性。比如在无机化学、有机化学、分析化学、技术化学等不同子领域，模型表现各异。一般化学及技术化学题目成绩较好，而对安全毒理及分析化学等专题知识的掌握偏弱，这反映了训练数据的偏向性及知识结构的局限。
此研究还强调了现有化学教育及考核方式面临的挑战。传统应试教育侧重知识记忆与标准题型练习，而大型语言模型凭借大规模语料库和强大计算能力，轻松应对这类问题。未来教育应更多聚焦培养学生的批判性思维、创新能力与复杂问题解决能力，即模型难以替代的人类优势领域。这同时也提示对评估工具的升级，设计更具挑战性和综合性的测试题目，促进师生共同成长与发展。除了知识和推理能力，化学中的‘直觉判断’也是研究的重点。药物发现等领域常依赖科研人员对分子优劣的偏好判断。
然而，实验结果显示，即使是领先的语言模型在化学偏好判断任务中表现甚微，几乎接近随机，这意味着模型缺乏对人类经验和优化决策的深刻理解。未来的发展方向可能需要结合领域专家的反馈、强化学习及偏好调优技术，以提升模型在化学直觉层面的能力。从技术层面看，模型性能与规模呈正相关关系，更大模型通常拥有更强的推理与知识处理能力，但规模扩展也面临计算成本和实际应用瓶颈。此外，目前大部分模型缺乏对专门化学数据库（如PubChem、GESTIS等）的直接访问能力，而仅依赖文献型知识，这限制了其知识的完整性和准确性。集成多源数据、开发专门接口成为改进的关键。探讨大型语言模型在化学领域的应用，还必须正视潜在的伦理与安全风险。
例如，强大的化学合成预测能力虽能促进新药开发，但可能带来化学武器设计等双刃剑风险。因此，开放使用须严格管控，设计必要的使用限制和检测机制，防止技术滥用。普通用户广泛使用这些模型亦导致信息误用的可能，提升科普准确性和用户识别风险意识同样重要。在实际应用场景中，大型语言模型有望成为化学家的智能助手，配合实验设计、文献检索和数据分析，极大提升科研效率。它们能够快速梳理海量文献，提炼关键信息，辅助制定实验方案，甚至通过工具链自动执行部分合成过程，推动化学实验的自动化和智能化发展。然而，为避免盲目信任，需构建完善的人机协作框架，确保人工智能输出受到专业化学家监督与验证。
基于目前研究成果，ChemBench框架为未来评估和提升化学语言模型提供了坚实基础。它不仅促进模型开发者优化算法和训练数据，还助力研究人员精准理解模型能力边界。展望未来，随着模型持续发展和多模态技术的融合，化学领域的人工智能助手将变得更加智能且可靠。总结来看，大型语言模型在化学知识掌握及部分推理任务中展现了令人瞩目的性能，甚至在某些任务上超越了专业化学家。然而，模型在复杂推理、结构分析及偏好判断等核心能力上仍存在不足。未来化学教育和研究需要关注如何有效整合人工智能工具，强化人类的批判性思维与创新能力，形成互补优势。
完善的评估体系和对安全伦理的重视，是推动该领域健康持续发展的保障。大型语言模型为化学创新带来了前所未有的机遇，深度理解其能力与局限，将引领科学家构筑更加智能、高效和安全的未来化学研究生态。
