明示的な好みと等しい好みの両方を活用する際の課題には、主に以下の点が挙げられます。まず、等しい好みの情報が明示的な好みよりも少ない場合、エージェントが十分な学習を行うためのデータが不足する可能性があります。この問題に対処するためには、等しい好みのデータを意図的に増やすためのシミュレーション手法や、教師のフィードバックを効率的に収集するための戦略を導入することが重要です。次に、明示的な好みと等しい好みの情報をどのように統合するかという課題があります。これには、MTPLのようなマルチタスク学習フレームワークを用いて、両者の損失関数を適切に重み付けし、相互に補完し合うように設計することが効果的です。具体的には、明示的な好みからの学習を強化しつつ、等しい好みからの情報も活用することで、エージェントが人間の好みをより正確に理解できるようにします。これにより、エージェントはより効率的に学習し、タスクのパフォーマンスを向上させることが期待されます。