是的，组织间的协作可以改进大型语言模型（LLM）的护栏系统。护栏是旨在防止有害输出、强制遵守道德准则或过滤不安全内容的机制。通过合作，组织可以汇集专业知识、共享资源，并弥补单个团队可能忽视的空白。例如，一家人工智能公司可能专注于模型架构，而一家网络安全公司则擅长威胁检测。结合这些优势可以构建更强大的系统，比孤立的努力更有效地处理边缘情况、对抗性攻击或新型滥用场景。
一个实际的例子是跨组织测试。假设一个研究实验室开发了一种新的 LLM 审核过滤器，但缺乏多样化的用户交互数据。与社交媒体平台合作可以提供过滤器需要屏蔽的有害内容的真实示例。同样，EleutherAI 的 LLM 安全工具等开源项目也表明，共享代码库如何让全球开发者识别漏洞、提出修复方案并更快地迭代。协作还有助于实现标准化。例如，像 Partnership on AI 这样的组织已经创建了道德 LLM 部署框架，帮助团队将护栏与公平、透明和问责制的通用基准对齐。
然而，有效的协作需要清晰的沟通和技术互操作性。组织可以使用共享 API 集成护栏组件，例如来自一个提供商的内容审核服务和来自另一个提供商的偏见检测工具。例如，公司可以将 OpenAI 的审核端点与 Hugging Face 的模型评估工具结合起来，创建分层保护措施。数据隐私或优先事项冲突等挑战必须通过数据匿名化和治理协议来解决。通过培育工具和知识共享的生态系统，开发者可以构建适应新兴风险的护栏，而无需重复造轮子，最终使 LLM 系统对所有用户更安全、更可靠。