随着人工智能技术的加速发展，大型语言模型（LLMs）在越来越多的领域展现出惊人的能力。尤其是在化学科学中，这些基于海量文本数据训练的模型不仅能够理解自然语言，还能执行复杂的知识检索和推理任务，挑战传统意义上专业化学家所具备的知识深度和思考能力。本文将深入剖析大型语言模型在化学知识与推理方面的表现，比较其与人类化学专家的异同，探讨其应用潜力及存在的局限性，为读者呈现一个全方位的视角，了解未来化学研究与教育可能面临的变革。 大型语言模型的兴起带来了化学研究的全新可能性。这些模型通过大规模文本语料的学习，能够生成连贯的回答，解决化学领域中的各类问题，例如物质性质预测、反应优化、材料设计等。尤其是顶尖模型在最新的ChemBench框架测试中表现优异，甚至在整体答题正确率上超过了许多化学专家。
然而，现实并非完全理想，这些模型在处理某些基本知识和特定高阶推理问题时仍显乏力，且在回答时通常带有过度自信的倾向，这种误判风险在关系化学安全等敏感领域尤为关键。 ChemBench作为一套综合评估体系，涵盖了2700多个问题，横跨化学多个子领域，包括无机、分析、有机及技术化学等，其设计不仅注重知识考察，也强调计算、推理与化学直觉等多维能力。该测试框架通过多样化题型（选择题及开放式问答）模拟实际科研与教育任务，更为准确地反映了化学人才所需的综合能力。通过对比人类专家与多种主流开源及闭源LLM的表现，ChemBench为行业制定了一个前沿的技术标准。 在人类专家的评测中，19位来自不同化学专业领域的科学家参加了测试。尽管部分专家能够利用如网络搜索及化学绘图工具等辅助设备来答题，领先的语言模型仍然以较大优势超过了专家整体表现，这表明在标准化知识点和常规任务上，LLM已经达到甚至超越了人类专家的水平。
尤其令人关注的是，部分开放源代码的模型同样表现出色，这意味着未来更多依赖公众和学术界贡献的模型将充满竞争力，促进人工智能在化学领域的普及与创新。 然而，实验结果同时暴露出LLM在知识记忆与融合理解方面的明显不足。模型对基础但关键信息，如化学品安全性及毒性数据的掌握不够全面，其答题准确率明显低于人类专家。其中一个主要原因是这些模型未能有效接入化学专用数据库，诸如PubChem和Gestis等权威资源，导致其主要依赖文献检索的辅助系统效果有限。未来要提升此类模型的化学知识深度，必须加大专业知识库的整合力度，提升检索和推理的质量与精度。 从能力维度来看，LLM在化学知识的掌握上表现较强，但是在复杂推理与结构分析方面仍然不足。
例如，当前模型对于核磁共振（NMR）光谱中信号数的预测准确率低，这部分推理涉及分子对称性和拓扑结构的理解，超出简单文本匹配的范畴。此外，模型对化学偏好的判断也与专业化学家存在明显差异，其在疾病药物筛选中选择分子的偏好判断更接近随机。这说明直觉与经验驱动的决策仍是当前人工智能难以复制的核心能力。 自信心评估方面，语言模型往往未能根据自身回答的正确性做出合理估计，表现为错误答案时依然保持高度置信。这种过度自信可能导致用户在安全和合规性高度敏感的化学领域做出危险决策。研究提示，除了增强模型的知识准确性外，提升其对于自身知识不确定性的评估能力，培养正确表达不确定性的模型，是未来技术发展的重点方向。
该研究同时引发了对化学教育体系的反思。传统的化学教学往往聚焦于知识传授与公式应用，这在一定程度上便于记忆和快速判断。随着LLM的普及，机械记忆和标准题库的优势开始被机器取代，教育者应更多关注培养学生的批判性思维和复杂问题处理能力，使未来的化学家能够与人工智能协作，利用其强大的数据处理能力，推动原创性科研创新。 另一方面，ChemBench框架展现了科学领域评价的深度与广度之间的平衡。尽管现有评测能够揭示LLM在诸多化学领域的表现差异，但同一领域内不同题型和推理需求也造成巨大性能波动。因此，在设计更完善的评价体系时，应进一步细分任务类型，更精细地匹配人类专家实战技能，才能真正体现模型能力的全貌。
总结来看，大型语言模型已展现出令人大开眼界的化学知识处理与推理潜力，其在标准化测试中超越多数人类专家，凸显了人工智能在科学研究中的重要角色。但仍有大量工作要做，包括强化知识库整合、提升复杂结构推理以及培养准确的自信水平。此外，模型在判断化学直觉与偏好方面表现不佳，提示未来研究需探索人类经验与机器推理的融合路径。未来，化学工作者与教育者需要重新定义人才培养目标，科学家应拥抱AI作为合作伙伴，共同推动化学科学进入一个新的智能时代。ChemBench为该领域提供了一个坚实的基础平台，有望助力开发更智能、更可靠、更加安全的化学语言模型，从而变革化学研究与教育的未来。
