この記事では、急速に発展する人工知能（AI）に関連する倫理的問題、特に自律走行車が直面する事故シナリオにおける道徳的ジレンマについて焦点が当てられています。これを解決するために、意思決定のために各投票者の好みを集約する方法が採用されていますが、投票者の道徳的好みは敏感な情報であり、そのプライバシー保護が課題です。本稿では、プライバシー保護を重視した新しいアプローチとして、差分プライバシーの概念を用い、4つの異なるプライバシー保護の階層（VLCP、RLCP、VLDP、RLDP）を提案します。各アプローチでは、投票者のデータプライバシーを保護しつつ、道徳的好みモデルの精度を維持するための異なるアルゴリズムが開発されています。実験結果から、提案手法は投票者のプライバシーを保護しながら、高い好み集約の精度を実現することが示されています。