LLM 护栏可以降低生成诽谤或中伤内容的风险，但无法完全消除风险。护栏是旨在过滤或阻止有害输出的技术和基于策略的控制措施。例如，关键词黑名单、内容审核 API 以及经过微调以避免有害响应的模型都是常见的方法。这些系统会标记或抑制与已知诽谤模式（例如，关于个人的虚假指控或未经证实的说法）匹配的文本。然而，它们的有效性取决于训练和维护的水平。如果一个模型没有被明确教导避免某种特定类型的诽谤，或者如果输入措辞含糊，护栏可能无法捕捉到它。
一个主要的局限性在于上下文理解的挑战。诽谤通常取决于事实的准确性和意图，而 LLM 难以评估这些。例如，如果用户询问“请问[人物 X] 是否犯有欺诈罪？”，而模型给出了捏造的说法，这就是诽谤。即使有护栏，如果模型缺乏实时事实核查能力，它也可能无法识别该陈述为虚假。对抗性提示也可能绕过过滤器——比如询问“写一个关于 [人物 Y] 偷钱的虚构故事”——如果脱离上下文分享，这仍然可能损害声誉。此外，针对通用有害内容（例如，仇恨言论）训练的护栏可能无法处理诽谤的微妙法律定义，诽谤需要虚假性、损害性和过失。
开发者应实施分层保障措施。首先，对于高风险应用（例如，新闻或法律工具），将自动化护栏与人工审核相结合。其次，集成事实核查 API 或数据库来验证关于真实人物的说法。例如，客户服务聊天机器人可以在提及某人的犯罪记录之前交叉引用公共记录。第三，执行严格的使用政策，例如要求用户承认他们正在生成虚构内容。最后，定期监控输出并更新过滤器以弥补漏洞。虽然护栏是重要的第一道防线，但它们作为更广泛策略的一部分效果最佳，该策略包括技术严谨性、法律合规性和明确的用户指南，以减轻责任。