LLM 护栏通过结合自动内容过滤、预定义策略和强化学习来处理有争议的话题，以阻止、修改或重定向响应。 这些系统分析输入和输出文本以检测敏感主题，例如仇恨言论、虚假信息或具有政治色彩的问题。 例如，如果用户询问阴谋论，模型可能会拒绝回答或提供中立的响应，将其重定向到事实信息。 护栏依赖于关键字阻止列表、毒性分类器和上下文感知规则等技术来标记有争议的内容。 来自人类反馈的强化学习 (RLHF) 进一步使模型对齐，通过在训练期间奖励更安全的响应来避免有害的输出。 开发人员可以通过 API 配置这些护栏，以根据其应用程序的需求调整严格程度或范围。
一个具体的例子是模型如何处理医疗建议。 如果用户问：“治疗癌症的最佳方法是什么？” 护栏可能会触发这样的回复：“我不是医生，但你应该咨询医疗专业人员”，而不是建议未经证实的治疗方法。 同样，关于政治人物的查询可能会导致对公开信息的客观总结，而不是推测性的意见。 护栏还使用上下文来区分有害意图和合法的讨论——例如，阻止骚扰信息中的种族歧视，但在历史文献的引用中允许它。 OpenAI 和 Anthropic 等平台提供预定义的安全级别（例如，“严格”或“平衡”），开发人员可以选择这些级别以匹配他们的风险承受能力，从而减少从头开始构建过滤器的需要。
在平衡安全性和实用性方面存在挑战。 过度严格的护栏可能会阻止有效的查询（例如，关于极端主义团体的历史项目），而过度宽松的护栏则会带来有害输出的风险。 上下文细微差别（例如讽刺或学术辩论）对于自动化系统来说很难始终如一地解释。 开发人员可以通过在特定领域的数据上微调模型或添加辅助验证层（例如，针对自定义规则检查响应的后处理脚本）来缓解这种情况。 例如，医疗保健应用程序可以添加一个规则来标记任何未经监管机构批准的药物名称。 像 OpenAI 的 Moderation API 或 Perspective API 这样的开源 API 使开发人员可以测试和集成额外的过滤器。 定期审计和用户反馈循环有助于随着时间的推移改进护栏，以适应新的边缘案例或社会规范。