嗜好最適化手法は、他のタスクにも適用可能です。例えば、テキスト生成、対話システム、コンテンツモデレーションなど、さまざまな自然言語処理タスクにおいて、安全性を考慮した出力を生成するために利用できます。特に、ユーザーとのインタラクションが重要なタスクでは、嗜好最適化手法を用いることで、より安全で倫理的な応答を提供することができます。
しかし、適用範囲の拡張にはいくつかの課題があります。まず、異なるタスクにおける安全性の基準が異なるため、タスクごとに適切な嗜好データセットを構築する必要があります。また、嗜好最適化手法が他のタスクにおいても効果的であるかどうかを検証するための実験が必要です。さらに、嗜好最適化によってモデルの一般的な性能が低下するリスクも考慮しなければなりません。このため、タスク特有の要件を満たしつつ、全体的な性能を維持するための工夫が求められます。