预防大型语言模型（LLM）的滥用需要技术防护、明确的政策和持续的协作相结合。开发者可以实施输入验证、输出过滤和访问控制等措施来降低风险。例如，输入验证可以标记或阻止包含有害内容的提示，例如生成虚假信息或恶意代码的请求。输出过滤工具（如自动有害内容检测器）可以在生成的文本到达用户之前扫描有害语言。访问控制（如带有使用限制的 API 密钥）有助于限制谁可以使用模型以及使用频率，从而防止诸如垃圾邮件生成等自动滥用行为。
另一层防御是建立明确的使用政策和监控系统。开发者应定义并执行可接受的使用案例规则，例如禁止生成虚假评论或冒充个人的应用程序。审计日志和实时监控等工具可以检测异常模式，例如来自单个用户的请求突然激增，这可能表明存在滥用行为。例如，提供基于 LLM 的聊天机器人的公司可以跟踪用户交互并标记重复尝试绕过内容过滤器的账户。透明度也至关重要：提供关于模型限制和预期用途的文档有助于用户理解道德界限。OpenAI 发布使用指南并限制某些高风险应用的实践方法就是一个实际例子。
最后，促进行业内部以及与监管机构的合作可以加强预防工作。开发者可以分享最佳实践，例如开源用于检测有害输出的工具或创建模型安全性的标准化基准。与研究人员和政策制定者的合作可以形成共同的问责框架，例如欧盟的《人工智能法案》，该法案概述了透明度和风险管理的要求。通过教程、警告或应用内通知等方式教育用户负责任地使用 AI，也能减少无意中的滥用。例如，开发写作助手的开发者可以包含提示，劝阻用户生成受版权保护的材料。通过结合技术措施、明确政策和集体行动，可以显著降低 LLM 滥用的风险。