在大多数实现中，LLM 护栏通常对最终用户不可见。护栏指的是限制或塑造 LLM 输出的技术控制手段，例如内容过滤器、响应模板或安全检查。这些机制在幕后运行，用户通常只能看到它们产生的结果，而看不到护栏本身。例如，如果用户询问如何入侵网站，模型可能会回复拒绝消息，例如“我无法协助您完成该请求”。用户看不到触发此响应的具体规则或过滤器；他们只看到结果。这种设计确保了流畅的用户体验，但可能会在使用户不清楚为什么某些响应被阻止或修改。
虽然护栏本身不直接暴露，但有些应用程序会通过间接信号暗示其存在。例如，聊天机器人可能会在回复后附加一条免责声明，如“此回复已通过安全过滤器生成”，以表明输出已受到审查。在其他情况下，护栏的行为会通过重复的交互变得明显。如果用户多次尝试改写一个被禁止的查询，并持续收到类似的拒绝，他们可能会推断出存在内容政策。然而，这些信号通常很少，并且不会解释具体的技术实现方式。像 OpenAI 的 ChatGPT 或 Google 的 Gemini 等平台在其文档中明确说明它们采用了安全措施，但这些护栏具体如何工作（例如，关键词黑名单、毒性分类器）的细节保持隐藏，以避免被恶意行为者利用。
对于开发者而言，护栏的可见性取决于他们使用的工具和框架。在使用 OpenAI 或 Anthropic 等 API 进行构建时，护栏（例如审查端点或系统提示）是可配置的，但已被抽象化。开发者可以启用或调整安全设置，但无法直接检查所有底层机制。然而，开源 LLM 提供了更高的透明度：开发者可以使用 NVIDIA 的 NeMo Guardrails 或 Microsoft 的 Guidance 等库来实现自定义护栏，其中规则（例如，“阻止医疗建议”）在代码中明确定义。即便如此，最终用户的可见性仍然有限，除非开发者有意将护栏活动暴露给用户——例如，记录审查决策或提供面向用户的解释。平衡透明度与安全性是一个关键考虑因素，因为过度暴露护栏逻辑可能会帮助用户绕过它们。