為何僅靠提示詞規則的 LLM 護欄在生產環境中終究會失效？

• LLM 提示詞護欄本質上只是建議而非絕對規則，在測試時表現正常，但在高流量的生產環境中卻會悄悄失效。 • 由於模型缺乏強制邊界且會自主泛化，當累積足夠流量時，保證會突破限制。 • 指令競爭是導致護欄失效的主因之一，每新增一條規則都會稀釋原有規則的約束力。 • 上下文覆蓋現象會讓後續的使用者輸入或工具內容，逐漸壓過系統提示詞的權重。 • 隨著真實流量與測試環境產生分佈偏移，護欄會在正常運作下自行衰退，且通常難以被察覺。

「規則一直都是機率性的。」 • 真正可靠的作法是將防禦機制移至模型外部的強制層，透過確定性的檢入與檢出機制，在動作執行前進行攔截。