近年来，人工智能特别是大型语言模型（LLMs）在各个领域的应用引起了广泛关注。作为通过海量文本训练的机器学习模型，LLMs不仅具备强大的自然语言处理能力，还展现出在专业学科中解决复杂问题的潜力。在化学领域，这一趋势尤为明显。基于文本的化学知识储备和推理能力让LLMs成为潜在的化学助手、研究伙伴，甚至在某些任务中超过了人类专家的表现。大型语言模型能够理解化学术语、化学反应机制、分子结构表示等复杂信息，这使得它们在化学研究、教学和应用中具有巨大价值。众多研究和最新的评测框架，如知名的ChemBench，系统地评估了当前领先的LLMs的化学知识和推理能力，为我们深入了解这些模型在化学科学中的表现提供了科学依据。
ChemBench由近3000道涵盖广泛化学领域的问答对组成，其设计既包括传统的多项选择题，也涵盖了开放式问答，以真实反映化学教育和研究的多样性。评测涵盖了知识记忆、计算能力、逻辑推理乃至化学直觉等多方面技能。这一全面的测试不仅使我们能客观比较不同模型的表现，还能衡量它们与专家群体的差距。评测结果令人震惊：部分顶尖LLMs在许多题目上表现超越了参加测试的专业化学家。尤其是在专注于知识密集型问题的解答中，它们展现出了惊人的能力。但与此同时，模型也暴露出现阶段的短板，尤其是在理解复杂分子结构及预判安全毒性相关问题时表现不佳。
这表明，尽管LLMs在大量公开文献与教科书文本的基础知识上训练充分，但缺乏对结构性化学数据和专门数据库的深入整合与推理支持。人工化学家在这些任务中依靠实验经验、结构直觉和多层判断，表现出较强的灵活性和批判性思维。此外，LLMs在自我评估和不确定性判断方面表现不足。多数模型难以准确估计自身答案的正确性，反而常常对错误回答表现出过度自信。这一现象尤为令人担忧，因为错误的安全与毒理学信息可能对非专业用户造成潜在风险，呼唤更严格的监管机制和模型改进策略。尽管如此，LLMs的出现仍促使我们重新思考化学教育和研究的未来形式。
传统以记忆与标准题型考核为核心的教学方式，面对能够轻松处理信息检索与简单推理的智能模型，显然需做出调整。未来教学或将更加强调复杂推理、结构分析与批判性思辨能力的培养，同时借助智能助手提升学习效率和科研创新能力。研究层面，LLMs可作为“化学副手”或智能助理，帮助科学家整合海量文献、提出假设，甚至进行自动化实验设计。这将在一定程度上释放化学家的人力，推动科研进程。当前的挑战在于如何确保模型的可靠性、安全性及可解释性，促进人与机器协同工作。从技术角度看，大型语言模型的规模与训练数据多样性直接影响其化学技能的深度。
研究显示，模型参数规模与表现存在正相关，提示进一步扩展模型或优化训练数据质量或可提升化学推理能力。此外，将LLMs与专业化学数据库、实验数据相结合，实现多模态学习，也被认为是提升模型性能的重要方向。未来的化学智能系统可能融汇文本知识、分子结构信息及实验结果，具备更精确、更具解释力的推理能力。值得注意的是，当前LLMs尚难以准确模拟人类化学直觉和偏好。早期尝试基于“喜好判断”任务的评测表明，模型的化学偏好判断往往接近随机。这反映了化学专业判断中蕴含的复杂主观和经验因素，这些因素难以完全由纯文本训练捕捉。
研究者建议通过偏好学习和个性化微调，打造更符合理想的优化助理，从而更好地辅助药物研发及材料设计。除了技术进步外，伦理与安全问题也亟需高度重视。人工智能在化学合成、性质预测等方面强大能力，也可能被误用于设计有害物质。如何建立合理的使用规范、数据审查机制和风险评估体系，是行业发展必须面对的课题。结合透明的模型发布机制和多方协作监管，有望降低潜在风险，保障科技惠及社会。总结而言，大型语言模型正在化学知识获取和推理方面展现出前所未有的潜力，甚至在某些测评中超越了资深人类化学家。
然而，目前这些模型仍存在多种局限，包括知识覆盖不均、推理深度不足、置信度评估失调等。对比人类专家的专业直觉和审慎态度，智能模型需要进一步提升多源数据融合与理性判断能力。未来，结合模型扩容、数据丰富、工具增强及用户界面优化，将推动化学人工智能助手成为科研和教学的重要组成部分。与此同时，教育体系需要调整重心，强调独立批判思维和复杂推理，以便与日益强大的智能工具实现协同发展。以上分析揭示了AI与人类化学专家的优势互补，也暗示了科学研究未来的新范式。真正实现“人机共创”的化学新时代，既依赖技术革新，也依托科学家对模型能力与局限的深刻理解与理性利用。
随着ChemBench等评测工具的不断完善，社会将获得更加公正、客观的视角，推动化学领域人工智能应用的健康、有序发展。
