导语： 研究人员首次使用能够理解图像和语言的高级AI模型来模拟阅读障碍，为潜在的新疗法铺平了道路。阅读障碍是全球最常见的学习障碍，影响阅读、拼写和写作，估计影响全球高达20% 的人口。EPFL神经AI实验室的研究人员在2026年国际学习表征会议上报告，他们使用下一代视觉语言模型模拟了阅读障碍，并发现了可改善阅读的字体。
研究背景：阅读障碍研究的新方法
传统方法的局限
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行为学和神经影像学方法提供了宝贵见解
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但在测试阅读障碍的潜在机制方面能力有限
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伦理限制：不能在人脑中敲除所有相关神经元
AI方法的优势
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可以进行机制性扰动，任意改变参数
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可以模拟从看到单词到处理和理解上下文的完整流程
核心发现之一：成功模拟阅读障碍
方法
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使用下一代视觉语言模型
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从认知神经科学中获取刺激
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识别AI大脑中的视觉词形区（对书面文字反应强烈的区域）
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“关闭” 这些区域，观察效果
结果
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AI出现阅读困难
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但仍能理解图像和语言（与阅读障碍患者相似）
“当我们识别出AI大脑中对书面文字反应强烈的视觉词形区，并‘关闭’这些区域后，我们发现AI出现了阅读困难，但它仍然能理解图像和语言……就像受阅读障碍影响的人一样。它确实有效，并向我们展示了行为上的相似性。”
— Melika Honarmand，EPFL神经AI实验室博士助理，第一作者
核心发现之二：字体评估与优化
方法
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测试不同字体（常用字体 vs. 专门为阅读障碍者开发的字体）
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评估模型使用不同字体定义文本的准确性
结果
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模型在专门为阅读障碍者制作的字体上表现显著更好
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在已知对阅读障碍者有问题的字体上表现更差
下一步
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正在使用该模型为自身创建最佳字体，并进而为阅读障碍者创建最佳字体
研究意义：脑功能障碍研究的通用框架
框架的普适性
“我们已将这一方法应用于阅读障碍，但我们认为我们开发的通用框架广泛适用于一系列不同的脑功能障碍。”
— Martin Schrimpf教授，EPFL神经AI实验室主任
正在研究的其它疾病
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与帕金森病相关的视觉幻觉
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抑郁症
临床接受度
“当然，并非每个临床医生都会立即相信基于AI的数字大脑的使用，但到了某个时候，你无法再拒绝证据。如果结果摆在那里，那么至少，它可能只是一个有用的工具。”
— Martin Schrimpf教授
技术突破的关键
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以前使用仅视觉或仅语言的模型可以预测一些大脑活动和行为，但远非完美
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本研究使用的下一代视觉语言模型在项目开始前几个月才发布
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研究由AI的指数级近期进展促成
研究信息
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预印本：Honarmand, M. et al. "Inducing Dyslexia in Vision Language Models." arXiv (2025). DOI: 10.48550/arxiv.2509.24597
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会议：2026年国际学习表征会议
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研究机构：EPFL神经AI实验室
结语
这项研究首次使用下一代视觉语言模型成功模拟了阅读障碍：通过“关闭”AI模型中对应于人类视觉词形区的区域，模型出现阅读困难但保持其他语言能力，与人类阅读障碍行为相似。模型在专门为阅读障碍者设计的字体上表现显著更好。更重要的是，该研究建立了一个通用计算框架，可应用于帕金森病（视觉幻觉）、抑郁症等多种脑功能障碍的研究和潜在治疗开发。