LLM 护栏通过强制执行限制模型生成或复制受版权保护内容的规则和过滤器，在防止版权侵权方面发挥着关键作用。这些护栏充当自动化检查，在用户交互或输出生成期间进行干预，确保模型避免复制受保护的文本、代码或创意作品。它们旨在平衡实用性与法律合规性，从而降低可能违反知识产权法的输出风险。
一种实用的方法是根据已知受版权保护的材料过滤输入和输出。例如，护栏可能会扫描用户提示中的关键词，如“生成一个迪士尼电影剧本”，然后阻止该请求或重定向模型拒绝执行。类似地，输出过滤器可以使用哈希或嵌入相似性检查等技术，将生成的文本与受版权保护作品的数据库进行比较。开发人员可以实现 Copyscape 集成或自定义阻止列表等工具，以标记书籍、歌曲或代码仓库中的逐字段落。在代码生成场景中，护栏可以防止与专有算法或许可软件片段匹配的代码片段（例如，GitHub Copilot 对未经署名的公共 GPL 代码进行过滤）。
护栏还通过微调或提示工程来塑造模型行为。例如，可以训练模型避开特定的模式，如歌词或商标短语，或者在用户请求受版权保护的内容时返回免责声明。开发人员可以配置系统返回“我无法生成那首诗，但我可以帮你写一首原创诗”，而不是复制罗伯特·弗罗斯特（Robert Frost）的诗句。然而，挑战依然存在：过于严格的过滤器可能会阻碍合法用例（例如引用公共领域内容），而训练数据中的空白或不断变化的版权法可能会产生盲点。开发人员必须针对边缘情况（如转述内容或特定区域的版权规则）迭代测试护栏，并将技术措施与明确的使用政策相结合，以有效降低风险。