防护措施可以减少 LLM 回应中的有害刻板印象，但不能完全消除它们。防护措施是技术控制手段，例如过滤器、规则或后处理检查，用于阻止或调整违反预定义准则的输出。 例如，防护措施可以通过强制使用中性语言来防止模型回答关于具有性别特定假设的职业的问题（例如，“护士是女性”）。 然而，刻板印象深深地嵌入在训练数据和社会模式中，因此仅通过被动措施很难完全消除它们。 防护措施充当安全网，但其有效性取决于它们的设计以及它们所针对的偏见的范围。
一个挑战是，防护措施通常解决的是症状，而不是根本原因。 LLM 从包含真实世界偏见的庞大数据集中学习，这会影响它们的内部表征。 即使有防护措施，细微的刻板印象也可能会溜走。 例如，模型可能会避免明确的性别职业头衔，但在更细微的回应中仍然会将某些角色与文化刻板印象联系起来（例如，将首席执行官描述为“自信”，而将教师描述为“有爱心”）。 如果防护措施过于严格，它们也可能存在过度阻止有效内容的风险。 例如，旨在防止种族刻板印象的过滤器可能会错误地标记关于民权运动等历史事件的讨论。 开发人员必须平衡特异性和灵活性，这需要迭代测试和微调。
为了改善结果，防护措施应与其他方法结合使用。 训练数据整理、在去偏倚数据集上进行微调以及人工循环反馈可以在多个阶段解决偏见。 例如，开发人员可能会在关于职业的平衡数据上微调模型，同时添加防护措施以捕获边缘情况。 使用多样化的测试用例（例如，关于领导力、家庭角色或文化习俗的提示）进行定期审核有助于识别差距。 然而，没有一个单一的解决方案是万无一失的。 刻板印象会不断演变，维护防护措施需要持续的努力。 开发人员应将防护措施视为更广泛策略中的一种工具，而不是最终的解决方案，并优先考虑系统处理敏感话题的透明度。