是的，LLM 安全护栏可以根据实际使用情况进行动态更新。安全护栏——即阻止有害或不期望输出的规则和过滤器——并非天然静止不变。它们可以根据用户反馈、交互监控和系统组件的再训练进行实时调整。例如，如果模型持续收到关于某些回复不适当的报告，开发者可以修改关键词过滤器、调整分类阈值或更新训练数据以反映新的模式。这个过程通常涉及自动化流水线，这些流水线分析交互、标记边缘情况，并在无需进行完整模型再训练的情况下部署增量更新。
一种实用的方法是结合实时监控与模块化规则集。假设一个基于 LLM 的客服聊天机器人遇到了新的诈骗手法，比如使用修改后的术语进行的网络钓鱼尝试。开发者可以追踪这些交互，识别新出现的关键词或模式，并在几小时内更新模型的屏蔽列表或毒性分类器。另一个例子是根据文化背景调整安全过滤器：一个最初训练用于避免政治讨论的模型，可能需要在用户期望事实性选举信息的地区放宽安全护栏限制。通过将安全护栏与核心模型架构分离（例如，使用 API 或中间件），团队可以独立测试和部署规则更改，最大限度地减少停机时间。
然而，动态更新需要仔细的设计。系统需要版本控制以回滚有问题的规则，验证检查以避免过度屏蔽合法查询，以及防止对抗性操纵的保障措施。例如，如果由于投机性用户问题的激增，安全护栏更新过度限制了医疗建议，系统应记录这些误报并触发审查。延迟是另一个考虑因素：虽然有些更新可以立即发生（例如，添加禁用短语），但其他更新可能需要在新数据上再训练分类器。最终，动态安全护栏在与人工监督结合时效果最佳——自动化重复性调整，同时将细微的决策留给开发者。这种平衡确保模型在不牺牲可靠性的前提下，能够及时响应实际使用情况。