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事件源于 Grammarly（一家写作辅助工具公司）推出标榜由“顶级作者（生者或已故）”名义的 AI ‘专家’审稿功能，并暗示模型基于公开数据训练。讨论建立在两个前提上：当前 LLM 主要靠公开文本的统计模式生成内容，且训练数据来源与处理方式并不透明，这带来技术、伦理与法律三方面的疑虑。评论把焦点放在模型是否能还原创作过程、用名人背书是否误导用户及是否会形成 AI 审 AI 的质量回音室，以及商业化使用公共数据是否触及版权或人格权（如 publicity rights）。同时有人警告这类做法可能鼓励域名抢注、冒名写作与误导性营销，进一步损害创作者权益和信息生态。
评论认为若 LLM 只接触到专业作者的最终产出而非作者的原始输入、草稿、同行讨论或未写入文本的“否定信号”，模型无法还原作者从输入到产出的决策过程。换言之，模型可以生成“像 X 会写的文本”的表面产物，但这并不等同于掌握或复制 X 的思路与方法。评论还强调 LLM 本质上是大规模的模式匹配器，具有有限的上下文窗口，不能像人类那样在长期记忆或隐含背景上被“教”会复杂推理。缺失数字化或保密来源的数据会进一步加剧这种能力差距。
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许多评论把把 LLM 包装成“专家审稿”看成营销手段，警告这会以“专家”之名改变或抹杀作者原本的语气与意图，降低文本多样性和作者自主性。有人指出当 AI 开始审阅其他 AI 或以名人名义做背书时，会形成回音室效应和整体写作质量下降，变成“AI 审核 AI”的自循环。评论还担心用真实作者姓名作为信誉背书会误导用户，并可能催生域名抢注、全 AI 文章冒充名人写作等欺骗性商业做法。部分人把这种做法视为中层管理或公司自我安慰的“copium”，认为是为了保住相关性而做出的短期投机。
评论强调以具体作者名义推出“专家”AI审稿存在明显法律风险，包括诽谤（defamation）、publicity rights（姓名/肖像商业使用权）以及潜在的刑事或民事责任。公司若以“作品是公开的”为由不道歉，商业化使用训练数据仍可能触及版权或人格权问题，是否属合理使用（fair use）在不同司法辖区会有不同判定。还有人直言这类做法在多国立法下可能违法，冒名、域名蹲守或误导性宣传都会增加被诉风险。评论普遍认为公司法律顾问理应介入并评估这些潜在责任。
部分评论把此次产品看作公司在后 LLM 时代的应急反应——用名人效应包装 AI 功能以维持市场相关性或安抚客户与中层管理层。评论抨击这是短视且贪婪的商业策略，优先追求增长与曝光而轻视对作者、用户与法律伦理的责任。有人认为这种行为暴露了科技公司在新技术面前的急功近利，如果长期继续，可能损害品牌信誉并削弱用户信任。整体语气对公司动机持怀疑甚至愤怒态度。
LLM: LLM（Large Language Model，大型语言模型）通过海量文本学习语言统计模式以生成文本；其主要靠模式匹配与概率分布工作，具有有限上下文窗口，不能直接重建作者的隐含推理或未公开的决策过程。
publicity rights（宣传权/姓名肖像使用权）: 一种人格权，限制未经授权在商业场景中使用个人的姓名、肖像或形象作背书或宣传，具体保护范围和救济因司法辖区而异。
fair use（合理使用）: 版权法中的例外原则（主要见于美国法系），允许在评论、教育或研究等特定情形下有限度使用受版权保护材料，但是否适用于训练模型或商业化产品需逐案判断。
defamation（诽谤/名誉侵权）: 通过虚假或误导性陈述损害他人名誉的法律概念；若 AI 以某作者名义生成不实或有害内容，可能引发诽谤或名誉侵权诉讼。