近年来，随着人工智能技术的飞速进步，大型语言模型作为一种新兴工具，在科学研究领域引起广泛关注。尤其是在化学领域，语言模型不仅能够解读复杂的文本信息，还展现出处理专业知识和进行逻辑推理的潜力。本文围绕大型语言模型对化学知识和推理能力的掌握，深入剖析其与人类化学专家的比较，探讨这场新技术革命对化学科研和教育的深远影响。 大型语言模型是基于海量文本训练出来的机器学习模型，最初目标是完成语言的自动补全。随着模型规模的大幅增长，其在理解与生成专业领域内容的能力也显著提升。这类模型如今已能通过医学许可考试，甚至在某些特定领域的测试中表现优异。
针对化学，研究团队建立了名为ChemBench的评估框架，这一框架涵盖涵盖了超过2700个多样化的化学问答对，涵盖了化学的不同分支领域和认知技能，包括知识回忆、计算、推理以及化学直觉。 研究表明，在整体表现上，最先进的大型语言模型已经超越多数人类化学家的平均水平，甚至在部分任务中优于顶尖的化学专家。不过，模型在某些基础性任务上仍显不足，有时还会对错误答案表现出过度自信，这揭示出当前技术还面临严峻挑战。从化学知识的积累来看，模型尚未完全掌握所有专业事实，尤其是在需要查询专业数据库和深入实验数据的领域表现有限。推理能力方面，模型表现出在非表面知识联想上的不足，如核磁共振信号数目的判断等难度较大的结构性问题。 对比人类专家，尽管他们在推理和直觉判断上占有优势，但面对海量信息和制约时间，专家们经常需要依赖记忆和查阅资料。
大型语言模型凭借其大数据基础，在知识面广度上具有天然优势，可迅速提供大量相关信息。然而，模型缺乏内在的实验经验和感知能力，且偶尔产生误导性答案，特别是在安全性和毒性评估方面，更需谨慎对待。 ChemBench不仅通过开放式和选择题评测语言模型，也对人类专家开展了对应测试，部分专家允许使用工具辅助查询，如网络搜索和专业软件。结果令人惊喜：尽管专家利用辅助工具，但领先模型仍表现卓越。这既体现了模型训练数据的丰富，也揭示了优化模型架构及融合工具使用的潜力。 此外，语言模型在判别化学偏好和人类直觉方面未取得显著进展，这反映出现有技术在模拟人类主观判断与经验积累方面存在困难。
未来，融入专家反馈进行偏好调优，有望提升其在药物设计等领域的协同应用效果。 模型置信度估计的研究也暴露了问题。许多模型无法准确反映其答案的正确概率，有时甚至在错误答案上表现出过分自信。这为化学和生命安全领域的实际应用带来一定风险，强调了需要开发更可靠的不确定性评估机制，以及加强人机交互的审慎设计。 在不同化学子领域中，模型的表现差异明显。通用和技术化学问题整体表现良好，说明模型能够掌握基础理论和应用技巧。
而分析化学与安全毒性相关题目的准确率显著降低，突出模型对特定领域复杂细节的理解和推理能力仍有待强化。 这些发现提示教育领域需重新审视教学和考试方法。传统依赖记忆和标准化测试的培训方式或将不再适用，大规模数据驱动的模型能够轻松掌握套题答案。相反，教学应更加重视化学本质的理解、多步骤推理以及批判性思考能力的培养，以应对未来人机协作的研究与创新场景。 在未来的化学科研中，语言模型极有可能成为化学家的得力助理。通过快速处理文献、提取关键信息与辅助实验设计，它们能够扩展科学家的知识边界，提供跨学科的新思路。
同时，模型技术也面临伦理、安全等方面的挑战，部分技术可能被用于设计危险化学品，需加强监管与风险评估机制。 此外，ChemBench的开放科学理念和评测平台为全行业提供了透明且可持续的进步路径。模型开发者可以基于统一标准验证进展，化学专家则能更好了解和利用这些技术。科研机构和高校亦可据此调整课程和研究方向，引导学生和从业人员适应与AI共生的新时代。 总结来看，大型语言模型在化学知识和推理上的飞跃性进展为科学研究开启了新篇章。它们在跨领域融合和海量信息处理方面展现的超越传统专家的实力令人惊叹，但现阶段仍存在理解深度和安全可靠性等方面的不足。
一般化学教育及科研实践将深受其影响，推动人们反思传统范式，并促进人机协同的创新不断涌现。只要围绕准确性、透明度及伦理展开持续改进，这些人工智能工具必将成为未来化学创新的核心助力。
