AI 技术的进步将通过提高检测能力、实现动态定制和支持实时监控，显著提高 LLM 防护栏的有效性和适应性。防护栏（防止有害、有偏见或不安全输出的规则和过滤器）将随着 AI 模型的发展而发展，以应对新兴风险。随着模型的能力越来越强，防护栏必须变得更加精确，以处理诸如虚假信息、语境滥用或对抗性攻击等微妙问题，而不会过度限制合法的用例。
改进的一个关键领域将是检测方法。可以使用先进的 AI 模型来创建更复杂的分类器，以更高的准确性识别有害内容。例如，旨在检测有害语言的防护栏可以利用在仇恨言论、讽刺或文化背景的细微示例上训练的较小的专业模型。与传统的基于关键字的过滤器相比，这种方法减少了误报。来自人类反馈的强化学习 (RLHF) 等技术也可以通过结合真实世界的用户交互来迭代地改进防护栏。开发人员可以通过 API 集成这些系统，例如 OpenAI 的审核端点，但随着底层模型的改进，精度会更高。
另一个影响将是为特定领域或应用程序定制防护栏的能力。例如，需要严格遵守健康指南的医疗聊天机器人可以使用在经过验证的医疗数据库上训练的防护栏，而创意写作工具可能会放宽某些过滤器，但强制执行版权检查。像 NVIDIA 的 NeMo Guardrails 这样的框架已经允许开发人员定义自定义规则和工作流程，但未来的工具可以使用元数据或用户意图信号自动进行这种自定义。此外，由 AI 驱动的实时监控系统可以在部署后审核模型输出，标记异常并触发对防护栏的更新，而无需手动干预。这种适应性确保了防护栏在模型和用户需求不断发展的情况下保持有效。