異質な個人の好みとモデルが整合するためには、複数の社会的福祉関数を活用して個々の報酬を集約し、バランスを取る必要があります。具体的には、Nash社会的福祉関数やUtilitarian社会的福祉関数、Leximin社会的福祉関数などを使用して異なる個人の好みを統合します。これにより、多様な視点や優先順位を考慮しながらモデルをトレーニングできます。また、メタラーニング技術やペシミスティックアプローチも活用して、限られた情報から効率的かつ公平なポリシーを学習することが重要です。