在AWS GroundTruth中，置信度“0”的标注可能会产生误导性的影响，影响模型的建立和精度。因此，我们可以通过以下步骤来解决这一问题：

1.使用AWS SDK或命令行工具创建AWS GroundTruth的作业。

2.在创建作业时，设置输出标注任务的标记条件，排除置信度为“0”的标记。

下面是AWS Python SDK的示例代码：

import boto3

sagemaker = boto3.client('sagemaker')

job_name = 'job-name'
s3_output = 's3://output-bucket/results'

def create_groundtruth_job(image, input_manifest, output_manifest):
    input_data = {'DataSource': {'S3DataSource': {'ManifestS3Uri': input_manifest}}}
    output_data = {'S3OutputPath': s3_output, 'OutputConfig': {'S3OutputPath': output_manifest},
                   'LabelAttributeName': 'bbox', 'LabelCategoryConfigS3Uri': 's3://config-bucket/categoryConfig.json'}
    task_data = {'AnnotationConsolidationConfig': {'AnnotationConsolidationLambdaArn': 'arn:lambda:function'}}
    filtering_data = {'HumanTaskConfig': {'HITConfig': {'NumberOfHumanWorkersPerDataObject': 1},
                                          'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds': 86400,
                                          'TaskDescription': 'Describe task',
                                          'TaskTitle': 'Task Title'}, 'UiConfig': {'UiTemplateS3Uri': 's3://ui-bucket/template.html'}}
    response = sagemaker.create_labeling_job(LabelingJobName=job_name, InputData=input_data,
                                             OutputData=output_data, RoleArn='arn:aws:iam::role', LabelAttributeName='Answer.semantic_segmentation.labels',
                                             HumanTaskConfig=filtering_data, LabelCategoryConfigS3Uri='s3://categoryConfig.json', TaskData=task_data)
    return response

在这个示例中，我们使用了LabelAttributeName参数来设置标注条件，排除掉了置信度为“0”的标记。同时，我们还使用了response对象来存储API响应和创建的作业的元数据。

通过这种方法，我们就可以有效地解决AWS GroundTruth中置信度“0”的标注对模型建立的影响问题。