通常，仅靠 LLM 防护栏不足以满足各行业的监管要求。虽然内容过滤器、输出验证和使用策略等防护栏有助于降低有害输出或数据泄露等风险，但它们通常缺乏满足特定行业法规所需的具体性和可执行性。例如，医疗保健法规（如 HIPAA）要求对受保护的健康信息 (PHI) 进行严格控制，这可能涉及加密、访问日志和审计跟踪。防护栏可以防止 LLM 在响应中生成 PHI，但它们不会自动确保数据安全存储或仅由授权人员访问。同样，GDPR 或 PCI-DSS 等金融法规要求数据处理的透明度和明确的用户同意——这些要求超出了过滤 LLM 输出的范围。
特定行业的法规通常需要仅靠防护栏无法解决的技术和程序保障措施。在医疗保健领域，即使 LLM 避免泄露 PHI，系统还必须记录对包含 PHI 的训练数据的访问，并在审计期间证明合规性。阻止输出中 PHI 的防护栏并不能解决模型如何使用敏感数据进行训练，以及该数据是否已正确匿名化。在金融领域，SOX 等法规要求准确的记录保存和交易的实时监控。提供投资建议的 LLM 可能需要防护栏来防止误导性陈述，但底层系统还必须与审计跟踪和验证机制集成，以证明合规性。如果没有这些层，防护栏将成为单一故障点。
开发人员应将防护栏视为更广泛合规战略的一部分。例如，将防护栏与数据最小化技术（例如，在处理之前屏蔽敏感字段）和基础设施控制（例如，基于角色的访问）相结合，可以更好地符合法规。在客户保密至关重要的法律领域，LLM 可能会使用防护栏来避免在输出中引用案例细节，但端到端加密和特定于客户的访问控制仍然是必要的。Microsoft 的 Responsible AI Toolkit 或 IBM 的 AI Fairness 360 等工具提供了透明度和偏差缓解的框架，但它们必须与特定行业的策略和第三方审计相结合。最终，满足监管要求需要技术防护栏、流程文档和持续监控的组合，这些组合是为每个行业的需求量身定制的。