防护措施通过结合自动化检查、预定义规则和后处理调整来检测和减轻大型语言模型 (LLM) 中的偏差输出。检测通常涉及分析生成的文本中与偏差相关的模式，例如刻板印象或对群体的过度代表。然后，缓解策略会修改或过滤输出，以符合公平性准则。这些系统通常将实时监控与反馈循环相结合，以迭代方式改进模型行为，从而在技术精度与道德考量之间取得平衡。
检测方法依赖于预定义的规则、分类器和统计分析。例如，防护措施可能会使用敏感术语列表（例如，与种族、性别或宗教相关的词语）来标记输出以供进一步审查。诸如 Perspective API 或自定义训练的分类器之类的工具可以对文本的毒性或偏差可能性进行评分。在职位描述场景中，如果 LLM 建议“护士”应该是女性，则系统可能会使用其训练数据中的性别角色刻板印象来检测到这一点。某些系统还会跟踪频率失衡，例如将某些职业与特定人口群体过度关联，并标记异常值。这些检查可以在生成期间（中断输出过程）或在文本完全生成后进行。
缓解涉及重写、阻止或情境化有偏差的内容。例如，防护措施可能会将“CEO职位适合男性”替换为“CEO职位需要领导技能”，以消除性别歧视语言。技术包括提示工程（在初始查询中添加减少偏差的指令）或使用辅助模型来改进输出。在基于 API 的系统中，响应可能会通过审核层传递，该层会删除有问题的内容。但是，过度积极的过滤会损害可用性——阻止像“性别研究”这样的有效术语会适得其反。开发人员通常会使用细微的允许列表/阻止列表，将自动修复与人工审查队列相结合来处理边缘情况。定期更新偏差标准和对抗性测试（例如，故意提示有偏差的输出来评估防护措施的有效性）有助于在语言和社交规范不断发展时保持可靠性。