# Nebel macht VLMs blind – doch sie bleiben selbstsicher

> Eine neue arXiv-Studie zeigt: Fünf kleine VLMs bleiben sehr zuversichtlich, obwohl ihre Genauigkeit bei etwa 12–16 m Sichtweite im Nebel auf Zufallsniveau sinkt.

Oossa · 2026-10-19 · https://oossa.com/de/vision-language-models-stay-confident-even-when-fog-makes-them-blind

Ein Forschungsteam unter Leitung von Mochamad Rizal Fauzan veröffentlichte am 2026‑10‑19 eine Studie auf arXiv. Darin testeten die Forschenden fünf Open-Source-Vision-Language-Modelle mit 2‑5 Milliarden Parametern anhand von 1.000 COCO-Bildern. Dazu verringerten sie die Sichtweite schrittweise, indem sie Nebel und Wasser simulierten. Im Nebel sank die Genauigkeit bei einer Sichtweite von 12,1 m bis 15,9 m auf Zufallsniveau. Trotzdem gaben die Modelle interne Konfidenzwerte von 0,68‑0,84 und verbal geäußerte Zuversicht von bis zu 1,0 an. Nur bei einem Modell entsprach die Zuversicht der tatsächlichen Genauigkeit.

## Die Fakten

- Fünf VLMs mit 2‑5 Mrd. Parametern wurden anhand von 1.000 COCO-Szenen getestet
- Sichtweite bei halbierter Genauigkeit (V_acc) im Nebel: 12,1‑15,9 m

## Warum es wichtig ist

Wer VLMs bei schlechter Sicht einsetzt, etwa in autonomen Drohnen, könnte durch ihre übermäßig selbstsicheren Antworten in die Irre geführt werden.

## Quellen und Referenzen

1. [How Murky Before a VLM Knows It Cannot See? Accuracy, Confidence and Abstention on a Physical Visibility Axis](https://arxiv.org/abs/2610.22981) – arXiv cs.CV, 2026-10-19

Zuletzt aktualisiert: 2026-10-19