人工智能系统通过概率建模、数据预处理和不确定性量化等技术来处理冲突信息。当面临矛盾的数据或预测时，AI 模型通常依赖统计方法来权衡数据源的可靠性、优先考虑共识或标记模糊之处以供进一步审查。例如，集成方法结合多个模型来平均分歧，而贝叶斯网络则明确地建模概率以评估冲突的证据。这些方法使 AI 即使在输入或训练数据不一致的情况下也能做出明智的决策。
数据预处理在训练前解决冲突中起着关键作用。开发者通常通过移除异常值、通过多数投票协调冲突的标签或应用领域特定的规则来清洗数据集。在自然语言处理（NLP）中，像 BERT 这样的模型可能会分析上下文来解决歧义——例如，根据周围的词语来确定“apple”是指水果还是公司。在众包数据集中，有时通过计算标注者间一致性得分并只保留高置信度的标签来解决冲突的标注。在此阶段，通常使用像 pandas 或 scikit-learn 这样的工具来过滤或转换数据，以确保模型在尽可能连贯的信息上进行训练。
在推理过程中，AI 模型通过量化不确定性来管理冲突。分类模型通常输出置信度分数，允许开发者设置接受预测的阈值（例如，拒绝低于 90% 置信度的结果）。在强化学习中，当奖励信号冲突时，智能体可能会探索替代行动。像 Monte Carlo dropout 或贝叶斯神经网络这样的技术提供了不确定性估计，使系统能够标记边缘情况供人工审查。例如，医疗影像 AI 可能会突出显示肿瘤检测结果在不同模型层之间不一致的区域，促使放射科医生进一步调查。通过系统地解决不确定性，开发者可以设计能够透明处理冲突信息而不是默默传播错误的 AI 系统。