Un gruppo di ricercatori guidato da Mochamad Rizal Fauzan ha pubblicato un articolo su arXiv il 2026‑10‑19. Ha testato cinque modelli visione-linguaggio open source (da 2 a 5 miliardi di parametri) su 1.000 immagini COCO, riducendo gradualmente la visibilità con nebbia e acqua simulate. Con la nebbia, l’accuratezza è scesa al livello del caso quando la visibilità era compresa tra 12.1 m e 15.9 m, ma i modelli hanno continuato a indicare punteggi di fiducia interni tra 0.68 e 0.84 e una fiducia espressa a parole fino a 1.0. Solo un modello ha mostrato un livello di fiducia proporzionato all’accuratezza.
Perché conta
Chi usa i VLM in condizioni di scarsa visibilità, per esempio sui droni autonomi, può essere tratto in inganno da risposte troppo sicure.
