随着通用人工智能系统的应用不断扩展，护栏将在确保其安全、道德和可预测运行方面发挥核心作用。这些技术保障——内置的规则、过滤器或监控系统——将作为可强制执行的约束，以防止有害输出，强制遵守法律，并使人工智能行为与组织或社会价值观保持一致。对于开发者而言，这意味着护栏将从可选附加组件转变为人工智能系统设计的核心组成部分，类似于传统软件中的输入验证或错误处理。
首先，护栏将通过过滤有害或有偏见的输出来解决安全和道德一致性问题。例如，文本生成人工智能可能会使用基于正则表达式的过滤器来阻止输出中的个人可识别信息 (PII)，或者使用分类器来检测有毒语言，防止其到达用户。NVIDIA 的 NeMo Guardrails 或 Microsoft 的 Guidance 框架等工具已经允许开发者以编程方式定义界限，例如阻止提供没有适当引用的医疗建议，或限制代码生成工具提出易受攻击的代码模式。这些系统将越来越多地实时运行，使用轻量级模型或规则引擎来最大限度地减少延迟，同时保持对人工智能行为的控制。
其次，随着欧盟人工智能法案等法律要求透明度和问责制，护栏将强制执行法规遵从。开发者可能会实施审计追踪，记录护栏何时触发干预（例如，阻止歧视性招聘建议），或者集成数据使用同意检查系统。例如，护栏可以利用年龄检测 API 和访问控制，验证人工智能是否未在未经父母同意的情况下处理 13 岁以下用户的数据。这一技术层将帮助组织在审计期间证明其合规性，而无需对基础人工智能模型进行全面再训练。
最后，护栏将支持针对特定用例进行定制。客户服务聊天机器人可能允许比法律文件生成器更具创造性的回复，这需要调整准确性和风险容忍度的阈值。开发者可以通过参数配置这些内容——例如为医疗保健应用设置严格的事实正确性评分，同时允许对日常互动采用更宽松的限制。Guardrails AI 等开源框架或 Amazon Titan safeguards 等商业工具展示了团队如何混合使用预设规则和自定义规则，从而平衡灵活性和安全性。随着模型能力越来越强，这种细粒度控制将允许开发者部署通用人工智能，而无需牺牲可靠性。