近几年，随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（Large Language Models，简称LLMs）逐渐成为引领科技创新的重要力量。尤其在化学领域，这些模型展现出令人瞩目的化学知识获取与推理能力，引发了学界和工业界的极大关注。然而，面对训练深厚且经验丰富的化学专家，LLMs究竟能否超越人类的专业水平，成为化学研究和应用的得力助手，依然是个悬而未决的问题。本文将深入探讨大型语言模型在化学知识掌握和推理能力方面的表现，剖析其与人类专家的差异与互补，探讨未来人工智能如何真正赋能化学科学的发展。 大型语言模型作为通过海量文本数据训练而成的机器学习系统，其设计初衷是能够理解和生成自然语言文本。通过近乎随机访问的形式，它们能够完成诸如语言理解、问题回答、推理判断等多样化任务。
在医药领域大型语言模型已经表现出通过类似美国医学生资格考试的能力，化学领域也不例外。利用文本中的科学文献、实验报告、专利内容等数据源，LLMs学会了众多化学概念、反应机理、物质性质及安全规范。 尽管如此，真实情境下的化学问题尤为复杂且多变，不仅需要调用大量基础知识，更需要严密的逻辑推理和实验直觉。比如分析分子结构以预测反应性，计算并理解核磁共振谱中的峰数，甚至评估化学品的安全风险，这些任务对模型的知识深度和推理准确性提出极高要求。权威化学刊物Nature Chemistry于2025年发布的一项基于ChemBench的大型评测框架表明，部分先进的LLMs在化学知识问答中取得了优于部分人类化学专家的表现，显示出毋庸置疑的潜力。 ChemBench是一个涵盖基础至高级化学知识、涉及计算、推理、知识记忆和化学直觉等多维度的高质量测试题库，共计超过2700个题目。
该评测体系不仅包括多项选择题，也融入了开放式问答，贴近真实实验和教学中的问题形态。通过对比19位经验丰富的化学专家的答题情况，结果显示最顶尖的LLMs在整体正确率上超过了人类专家的最高分，然而也存在显著的不足。模型在需要深入结构分析和复杂推理的问题上表现不佳，尤其是对核磁共振谱峰预测、毒性与安全性相关问题表现较弱。 一个重要发现是，模型往往无法准确感知自身回答的正确性——其置信度估计经常失真，错误答案自信满满，这在安全敏感的化学应用中可能带来风险。相比之下，人类专家即便知识有盲点，通常能够依据经验判断答案的可靠性，并知晓何时需要查阅资料或寻求帮助。此现象突显了当前大型语言模型在安全性和可信度建设方面的挑战。
另外，模型的表现与模型规模以及训练数据的专业性有关。较大规模的模型倾向于拥有更丰富的语义连接和推理能力，然而无论是开源还是闭源模型，仅依据通用网络爬取的文献数据训练，仍无法充分掌握所有专业数据库中的关键信息。尤其是化学领域的专用数据库如PubChem或Gestis，蕴含大量经过验证的结构与性质数据，这些恰恰是提升模型深入化学性能推断的关键资源之一。 在化学直觉能力方面，当前模型表现较弱。化学直觉包括对分子可合成性、活性、稳定性等诸多因素的综合评价，这些多依赖于化学家的经验积累和潜意识的判断能力。研究表明，尽管模型能够学习一定的偏好模式，但其判断的结果往往接近随机，难以与专家给出的选择达成一致。
这为未来将偏好学习和强化学习结合的研究提供了发展方向，也预示着“智能助手”需进一步融合人类化学专家的知识体系和决策习惯。 除此之外，ChemBench也揭示出传统化学考试和教材题目对于评估现代智能系统的局限。模型在基于教材和标准化考试的题目中表现出色，但在更多需要创造性推理和结构理解的新型题目中频频失分。这意味着，我们需要重新思考化学教育和考核体系，以应对人工智能时代对人才综合能力的新的要求。简单的记忆和机械解题已不再是竞争的重点，批判性思维、跨领域推理与应用能力将变得更加重要。 大规模语言模型的出现不仅是对人类化学知识的一次全景扫描，更是一种全新的合作可能。
模型可以通过快速检索和综合海量文献，辅助化学家设计新实验、解释难题，大幅提升科研效率。工具增强的语言模型（结合外部数据库查询、代码执行等接口）已初步展示出自动化执行合成计划和数据挖掘的能力，推动智能化研究平台的构建。 然而终究，LLMs目前还只是具备“部分超越”特定任务能力的工具，面对化学复杂本质和实验变数时尚显不足。未来的发展路径应侧重于构建与化学专业数据库的无缝集成，提升多模态处理能力以理解图像、结构式等非文本信息，强化不确定度估计和安全防护机制。同时，结合专家知识与经验，实现人机协作的互补优势，才是发掘人工智能真正潜力的关键。 同时，整个科学社区需要加强对大型语言模型在化学领域实际应用效果的监督与规范。
避免信息错误误导，防范潜在的双重用途风险，确保这些技术造福科研与社会。开放且系统的基准测试体系如ChemBench应成为业界的标准工具，帮助开发者和用户了解各类模型的强项与弱点，促进技术的持续改进。 综上，随着技术不断迭代，大型语言模型在化学知识和推理能力上正日益接近甚至超越部分人类专家水平。它们展现出的数据处理速度与知识整合能力正在深刻影响化学研究与教育方式。然而，目前依旧存在诸多待解难题，包括复杂结构推理、模型输出的可靠性评估和化学直觉的模拟等。未来的研究与应用应聚焦于融合专业数据库、增强多模态理解与推理能力，同时推进人机协同创新体系，探索化学与人工智能的共生发展，助力科学发现和工业创造迈上新台阶。
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