近年来，随着人工智能技术的飞速进步，大型语言模型（Large Language Models，简称LLMs）在科学研究中扮演的角色愈发重要。特别是在化学领域，传统依赖专业人才进行知识探讨和实验设计的局面，正被可以理解和生成自然语言的智能模型所冲击和改变。大型语言模型能够从海量文本中学习化学知识，并对未明确训练的任务作出反应，其表现甚至在某些领域超越了人类专家。本文将围绕大型语言模型和专业化学家在化学知识与推理能力方面的异同，展开全面的分析和讨论，明确它们在化学科学中的地位与前景。 大型语言模型的兴起极大地推动了人工智能在自然语言处理领域的突破。它们通过训练海量的文本数据，具备理解复杂语义关系和生成连贯回应的能力。
由于化学知识大量以文本形式存在于学术论文、教材及数据库中，LLMs具备从海量文字中抽取信息和整合知识的天然优势。此外，依赖大规模算力和参数量的扩大，这些模型展现了较强的泛化能力，甚至能够在未被专门训练的任务中表现出色。 和人类专家相比，LLMs的优势主要体现在记忆容量和信息检索速度上。人类化学家即使有深厚的专业素养，也无法在短时间内考虑和调动所有已发表的相关文献与数据，而模型可以瞬间检索和综合无数信息，从而快速回答问题或提出假设。基于这点，最新的研究针对LLMs的化学知识和推理能力进行系统评估，发现最优秀的模型在大部分考题上超越了专业人类化学家的平均水平，尤其是在基本知识回忆和单一知识点应用上展现出强劲实力。 然而，模型也存在显著的局限性。
在一些需要深入推理和结构理解的复杂问题上，如解析分子的立体结构、核磁共振信号预测等，模型的表现明显逊色于人类专家。这与LLMs的训练机制有关：它们无法像人类一样理解实验现象背后的内在逻辑，也难以进行真实的空间想象和多步化学反应推断。结果表明，许多LLMs依赖的是对训练数据的近似匹配和模式识别，而非真正的化学原理理解。 此外，模型在估计自身回答可信度方面尚不成熟，过度自信或错误肯定的现象频繁出现。对安全性问题的回答尤为关键，例如在毒性和化学品安全性能判断的环节，错误的建议可能带来严重后果。因此，尽管LLMs拥有丰富的知识储备，但它们缺乏批判性思维和风险识别的能力，容易误导非专业用户。
为了系统衡量LLMs在化学领域的表现，研究团队开发了名为ChemBench的评估框架。该框架包含超过2700道涵盖广泛化学领域的问答题，覆盖从基础化学到专门领域如无机、分析及技术化学等。问题设计既包括选择题，也包括开放式问答，全面测评模型在知识记忆、复杂推理、计算技能和化学直觉等方面的能力。通过与人类专家回答相比较，ChemBench为理解LLMs化学能力的边界和潜力提供了可靠依据。 实验显示，虽然顶尖模型如o1-preview在整体现象上超越了参与测试的化学家，但在细分领域表现不均。一般和技术化学领域成绩较高，而在毒性安全、分析化学等对专业数据和细节推断依赖较重的领域表现较弱。
此种现象不仅反映了模型训练数据的限制，也映射出当前AI系统对结构化知识表达和推理机制的不足。 更为重要的是，LLMs当前尚不具备真正的化学偏好判断能力。在药物研发中，判断化合物的优劣涉及多维度考量和复杂经验，模型对于‘更喜欢哪个分子’这类问题的回答多接近随机，表明其缺乏人类专家的直觉和情境理解。这为未来通过偏好学习和强化学习等方式提升模型与人类化学家协作能力提供了研究方向。 另一方面，LLMs在化学教育领域的影响也引发热议。由于这些模型在知识记忆和基础问题处理上表现优异，传统强调死记硬背的教学模式或将被重新审视。
教育者需要加强对学生批判性思维和化学推理能力的培养，使其能够有效利用AI工具，而非单纯依赖技术复制答案。此外，各类标准考试、考试题库也面临因AI普及而逐渐失效的挑战，教学评价体系亟待创新。 整体来看，大型语言模型在化学领域的能力体现了人工智能和人类知识结合的巨大潜力。它们能够加速信息检索、辅助研究设计和提升实验效率，为科研人员提供强大的‘智能助手’。然而，现阶段它们仍无法完全替代人类化学家的专业判断、创意和风险控制。综合运用人机协作将是未来化学研究和应用的主流模式。
为了进一步提升模型性能，未来需要在多方面着力：一是扩充和优化模型训练数据，充分整合结构化数据库如PubChem、Gestis等，弥补模型对关键专业知识的空缺；二是改进模型架构和推理机制，使其具备更精准的结构理解与多步逻辑推断能力；三是增强模型的自我认知能力，提升其对答案可信度的正确判断；四是构建更完善的化学应用测试和评估框架，持续监测并引导技术发展走向安全可靠的方向。 鉴于大型语言模型化学能力的快速进展，相关领域的研究者、教育者甚至政策制定者都需要密切关注其动态，积极探索合理利用路径，确保技术潜力转化为切实的科学和社会利益。同时，强化化学专业人员的数字素养和人工智能知识，将有助于推动学科的变革与创新。 总结而言，大型语言模型与化学专家在化学知识和推理能力方面各有千秋。模型在信息处理速度和知识覆盖面上具有显著优势，表现出能够超越一般化学家的潜力，但在人类直觉、复杂推理和安全性判断等方面仍有明显不足。ChemBench等系统化评估工具的推出，为全面理解和优化这些模型提供了重要基石。
未来强化人机协同和技术创新，将深刻影响化学科学的研究模式、教育体系和产业实践，助力实现更高效、更智能的化学探索新时代。
