QGおよびQA間で生じる不一致や主観的な問題を克服するためには以下の戦略が有効です：
明確化されたガイドライン: QG段階では明確化されたガイドラインやルールセットを使用して質問生成プロセスを制御しましょう。これにより不明瞭さや曖昧さを減らすことが可能です。
依存関係管理: QA段階では依存関係管理システムを導入し、「子」質問は「親」質問から派生した正解情報だけから生成される仕組みも取り入れましょう。この方法で無効または相反する回答候補が排除されます。
トレーニングデータ拡張: 主観的または特定知識量必要事象（例：芸術作品解釈）へ対処するためトレーニングデータセット内部バリエーション拡大・多様化も有益です。これによりVQAモデル自体も柔軟かつ包括的な理解能力向上します。
外部ナレッジ統合: 特定分野（芸術史等）知識提供API連動等外部ナレッジ源活用でも対応可。「難易度」「美しさ」という抽象カテゴリー理解支援技術投入も適切。
これら戦略はVQAシステム全体及び各工程改善・最適化通じて不整合及び主観偏在削減・防止役立ちます。