本文探讨了在多个个体中实现人工智能价值一致性的挑战，提出了一种基于社会选择理论的政策聚合方法，通过序数偏好与状态-动作占用多面体体积的关联来解决问题。研究表明，批准投票等方法可有效用于政策聚合。

本文研究了计算社会选择理论中的不良行为及其复杂性，特别是竞选系统中的操纵问题。分析表明，代理人可以轻松操纵选举，某些投票规则下的贿赂问题具有NP-hard复杂性。此外，研究探讨了多赢家选举与分配问题的联系，并提出了多赢家投票的时间公平性框架，指出未来研究方向。