AI 護欄實戰：Llama Guard、NeMo 與結構化輸出

三月，一位中一班主任收到家長轉來的截圖：兒子在某一個免費 AI 應用上問自殘問題，回覆裏竟出現具體方法。家長只問一句：「學校用的那個，會不會也是這樣？」班主任答不出「在哪一步攔下」，當天下午就去找資訊組要稽核紀錄樣版——這一課就是為這種追問而寫。

護欄不是單一過濾器，而是一套進出雙向的檢查鏈。本課是安全模組的進階篇，承接第 23 課的私隱討論，下一課會專門處理繞過護欄的攻擊手法。

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電台的七秒延遲線

電台直播常用延遲線：主持人的話先進入緩衝，導播在播出前有幾秒可以掐掉不該上的內容。AI 護欄做的是同一件事，而且兩個方向都要延遲——學生送出的訊息，和模型返回的回應。

只看出口、不看入口，等於導播只監聽嘉賓、不監聽聽眾來電。學生可以輸入同學電話、自己的身份證號碼，或者輸入「忘記你之前的規則」——一半風險在進門處，不在出口處。

業界兩種常見組件

學校不必自己造護欄，但採購時應問清楚供應商疊了哪幾層。

Llama Guard 是一個專職審查的小模型。它不回答問題，只讀一段對話，判斷屬不屬於某個風險類別——暴力、自殘、色情、仇恨、私隱、犯罪指引等——可同時檢查使用者輸入與模型輸出。你可以把它想成只做分類的導播助手：類別清單可按機構調整，學校場景通常比消費級產品更嚴。

NeMo Guardrails 是另一思路：不是模型，而是包在應用外面的規則層，規定對話可以走去哪些方向。例如學生模式下不討論指定話題、回答校規問題必須先查知識庫、某些情況一律轉交人手。它像導播手上的流程卡——決定「這類來電走哪條線路」，而不是替每句話判罪。

實務上兩者常一起用：NeMo 定流程，Llama Guard 定內容。任何一層單獨都不夠。

第三種護欄：鎖死輸出格式

這常被低估，而且不需要額外模型。

當 AI 輸出必須符合固定結構——例如評分準則要有「準則名稱、分數上限、四級描述」四個欄位——程式就能在顯示之前逐個驗證。不合格就攔下重試，不會把半成品交給教師或學生。

為甚麼算安全？因為它限制了 AI 的自由度。自由文字很難自動檢查；有固定欄位的輸出，可以用最笨但最可靠的方法——欄位齊不齊、數值在不在範圍內、分數加總對不對。技巧細節見 Prompt 課程的結構化輸出。

護欄的價值不是讓 AI 永遠說「不」，而是讓「需要人看的那幾宗」自己浮上來——其餘交給系統自動處理。

壓力測試裏的邊緣個案

一間小學在啟用學生 AI 導師前，訓輔組與資訊組合作做了壓力測試：三位老師扮演學生，故意輸入 40 條問題，分四類——明顯不當、邊緣情緒、個人資料、越權指令。

最有價值的發現是第二類。小六學生說「我最近很不開心，不想上學」，若被冷冰冰拒絕，比甚麼都不做更糟。學校因此調整設定：這類訊息不阻擋，但即時標記給班主任，回應中加入求助途徑。

40 條測試裏，明顯不當全部攔下，邊緣情緒大多正確標記，個人資料全部遮蔽。重點不是追求 100%，而是把誤攔個案交給教師申訴通道——中史、生物、輔導內容都可能被粗糙過濾器誤傷。人工複核是設計的一部分，不是補丁。

Edor.ai 的四層守門

Edor.ai 用四層守門保護學生送出與收到的內容：

1. 輸入守門。 訊息送到模型前，偵測不當要求（學生模式門檻更嚴）、個人資料（遮蔽後才送出並提醒學生）、越權指令（直接拒絕並記錄）。
2. 系統提示。 每次呼叫注入學校政策、年齡層與科目脈絡、支架式規則（只給提示不給答案），以及禁止索取或輸出個人資料。由管理員集中維護，教師不必每次重寫。
3. 輸出審核。 回應返回後做內容安全分類（安全／需注意／阻擋）；「需注意」遮蔽敏感部分並顯示提示，「阻擋」不顯示並自動標記予管理員。
4. 稽核與配額。 每一次 AI 互動寫入 ai_audit_logs，記錄用戶、模組、模型、用量與安全動作；可按角色設定每日請求與每月用量配額。

在此之上，教師監控面板讓班主任查看班內對話、暫停個別學生、標記訊息課後跟進；被標記內容進入人工複核隊列，由人決定是誤判、需跟進或按校規處理。強制結構化輸出用於評分準則、分層工作紙、通告草稿等場景，欄位不齊則攔下重試。

個人資料方面，學生欄位在資料庫加密儲存，呼叫 AI 時只傳送學習內容；對話與 AI 紀錄按學校保留期自動清理。完整架構見學生用 AI 的安全網。

容易走歪的地方

• 採購只問「有沒有內容過濾」。 答得出輸入、系統提示、輸出、紀錄四方向才算完整；缺一項就是缺一層。自查：請供應商用一張流程圖說明「學生按發送後，訊息經過哪四步才出現在畫面上」。
• 把標記當成處罰。 學生若以為被標記等於記過，就會學會避開系統而不是學會求助。自查：學生守則有沒有寫清楚「被標記的訊息由誰看、會不會通知家長、會不會影響操行」？
• 把護欄與注入攻擊混為一談。 護欄管內容安全；越獄與提示注入繞的是指令本身，見第 25 課。自查：你的資安簡報裏，有沒有分開寫「不當內容」與「偽造指令」兩種威脅？

動手做一次

做甚麼： 與兩位同事各寫 5 條測試訊息（共 15 條），涵蓋不當、邊緣情緒、個人資料、越權指令、正常教學問題，在 AI 平台逐條發送並記錄結果。

交出甚麼： 15 行紀錄表：測試句摘要、實際結果、正確與否、誤攔時的門檻調整建議。

怎樣算做對： 不當與越權 100% 攔下；邊緣情緒回應並標記；個人資料遮蔽；正常教學問題不誤攔。誤攔時能提出具體調整（如「中三生物生殖單元白名單」），而非「調鬆一點」。