人工智能技术的快速崛起，尤其是大型语言模型（LLMs）的进步，正在深刻影响包括化学在内的众多科学领域。大型语言模型通过海量文本数据的训练，展现出处理复杂语言任务的强大能力，而化学领域作为一个高度依赖专业知识和精密推理的学科，正成为人工智能应用的关键试验场。大型语言模型如何在化学知识和推理领域表现？它们能否超越人类专家的专业能力？这些问题引发了科研界广泛关注。本文基于最新的研究进展，系统分析大型语言模型在化学知识掌握和推理能力上的表现，比较其与人类化学专家的差异与优势，探讨面向未来的化学智能辅助工具的发展方向和潜在风险。 大型语言模型具备理解和生成自然语言的能力源自于其通过大规模文本训练建立的复杂统计模型结构。近年来，随着计算资源的提升和训练数据规模的扩大，领先的语言模型能够在多领域展现出超越传统模型的泛化能力。
例如，部分大型语言模型已经通过了医学执业资格考试，显示出其在专业知识推理方面的潜力。化学领域信息大量以文本形式存储在论文、教材、报告等介质中，这为依赖文本训练的语言模型提供了丰富的知识源，因此探讨其在化学应用中展现的能力具有极高价值。 最新的研究发现，通过专门的评测框架，部分先进大型语言模型在面对复杂化学问题时，能够达到甚至超过部分人类化学专家的水平。研究团队构建了涵盖化学不同子领域的数千个问答对，包括基础知识、计算推理、实验设计以及化学直觉等多维度题目，以全面衡量模型和专家的表现。结果显示最高效的大型语言模型在整体正确率上明显领先于参与评测的化学专家群体，并且许多开源模型已能接近顶尖商业模型的表现。这不仅揭示了人工智能在化学知识处理层面的突破，也标志着人机协同研究模式的兴起。
然而，虽然大型语言模型表现亮眼，它们仍存在显著的短板。模型在应对需要深度记忆和精准细节掌握的知识密集型问题时表现相对不足。这可能是由于训练语料库中缺乏对某些专业数据库和精准数据的覆盖，而仅倚赖公开文献无法满足全面准确的知识需求。此外，模型在推理过程中往往表现出过度自信，缺乏有效的自我校准能力，导致在某些安全性和毒性评估等重要领域产生误导性回答。人类专家在使用外部工具和数据库辅助时，表现出对关键细节的敏锐识别与判断，体现了人工智能目前难以复制的深层次专业洞察。 具体来看，大型语言模型在有机化学、物理化学和技术化学领域表现较好，能够迅速回答教科书式和考试导向的题目。
然而，在分析化学和化学安全等专业领域，尤其是在结构分析如核磁共振信号预测和化学品安全标准判断等任务中，模型准确率明显下降。这反映了其对分子结构拓扑推理的能力尚未成熟，倾向于根据训练中见过的相似内容进行预测，而非真正理解分子间复杂的化学关系。 化学教育和科研范式也因此迎来新的思考维度。既然大型语言模型能够凭借其庞大知识库快速答题，传统以记忆和标准考试为核心的教学体系或许需要调整，强化对化学推理、分析能力和创新思维的培养，提升人类对复杂情况的批判性判断力。此外，从安全和伦理角度出发，由于大众和学生越来越多使用这些人工智能工具，保证模型输出信息的准确性与责任性显得尤为重要。模型提供的错误或过度自信的答案可能引发安全隐患，尤其是在涉及化学危险品处理和毒性评估时，需加强对模型回答的二次验证机制。
一个值得关注的领域是模型在“化学偏好”判断上的表现。药物研发等应用场景中，化学直觉和偏好对于选取具有潜力的分子至关重要。研究显示，尽管人类化学家之间在分子优先级上存在一定共识，当前大型语言模型在模仿这种直觉偏好时表现接近随机，表明对人类复杂偏好的模拟仍然是人工智能技术的一大挑战。这也提示未来需要将偏好学习和专业知识推理相结合，打造更符合人类思维模式的化学辅助系统。 在评估模型时，研究深入分析了不同体量模型的表现，发现规模较大的模型倾向于在化学任务上展示更优的性能，与其他领域里模型规模与能力的正相关规律一致。但规模扩展并非万能，如何引入更专业、准确的化学数据库，结合结构化知识和符号推理，依然是提升模型专业能力的关键路径。
此外，模型的自我置信度评估能力较弱，多数模型无法准确判断自身回答是否正确，这使得在实际应用中误导用户的风险增加，需要研究更有效的置信度校准和解释机制。 展望未来，打造面向化学的通用大型语言模型，意味着不仅要提升其记忆和速答能力，更重要的是发展推理能力、自我认知和情境判断。同时，开发基于该类模型的化学协作助手，将科技信息提炼转化为高价值科研建议，大幅度提升化学家工作效率与创新潜力。开放且透明的评测标准和数据集，如当前研究提出的化学知识与推理评测框架，将成为推动该领域健康发展的基石。 综合来看，先进的大型语言模型已展现出在化学知识和推理领域超越部分专家的能力，为科学研究带来全新视角和工具，但其在专业深度与安全责任上的不足，仍需结合专家智慧与技术优化加以解决。未来化学研究和教育有望借助这些模型，转向更注重理解力、推理力和创新力的培养方式，实现人机合一，激发更广阔的科学潜能。
正视这场科技革命的双刃剑效应，将使化学学科迈向更智能、更安全的新时代。
