大型语言模型 (LLM) 中的护栏可能会对输出施加类似于审查的限制，但它们的主要目的是执行安全、合规和道德准则，而不是压制自由表达。护栏是旨在防止有害或不当内容（例如仇恨言论、非法建议或个人数据泄露）的技术控制手段。 例如，LLM 可能会阻止询问如何黑客攻击网站或生成歧视性言论的查询。 这些规则不是任意的，而是通常基于法律要求、平台政策或组织价值观。 虽然这种过滤与审查有相似之处——限制可以说的内容——但其目的是保护用户并维持信任，而不是扼杀合法的讨论。
护栏的实施方式各不相同，但它们通常涉及预定义的规则、分类器或筛选输出的辅助模型。 例如，审核层可能会标记包含特定关键字（例如，种族诽谤）的响应，或者使用毒性分类器来检测有害语言。 一些系统还强制执行“拒绝行为”，其中 LLM 拒绝回答某些请求，例如解释如何制造武器。 开发人员可以自定义这些护栏——调整毒性分数的阈值或扩展阻止的主题——以符合其应用程序的需求。 但是，过于严格的护栏可能会无意中阻止有效的响应。 例如，为了避免错误信息，模型拒绝完全讨论“疫苗”可能会阻碍合法的医疗咨询，从而产生不必要的审查感觉。
对于开发人员来说，挑战在于平衡安全性和实用性。 关于护栏政策的透明文档、针对被阻止输出的用户界面解释（例如，“由于安全准则，此响应已被保留”）以及迭代测试可以缓解顾虑。 像 OpenAI 的 Moderation API 或 Hugging Face 的 perspective classifiers 这样的开源工具提供了实施护栏而无需重新发明的框架。 但是，开发人员必须保持谨慎：设计不当的护栏可能会引入偏见（例如，过度阻止对边缘化群体的讨论）或让用户感到沮丧。 定期审核、用户反馈循环以及非关键应用程序（例如，创意写作工具）的明确选择退出有助于在最大限度地减少过度行为的同时保持信任。 简而言之，护栏是一种必要的内容控制形式，但需要仔细校准以避免意外的审查。