研究者越来越多地使用 ChatGPT 对论文进行润色，但最新的 GPT 版本常常削弱甚至撤回作者的论断。我们将这种在材料不足以支持的情况下进行的修改称为防御性写作，并检验两种可能的动因：模型在纠正作者的夸大表述，或是为预期的审稿人写作。我们让不同 GPT 版本以及其他厂商的模型改写在 ChatGPT 出现之前撰写的段落，或依据一份列出方法与结果的证据表进行写作。实验表明，防御性写作随 GPT 版本提升而增强。GPT‑6‑astra 会直接撤回作者的主张，即使在仅依据证据表写作时仍会加入最缺乏依据的限定。结果更倾向于“预期审稿人”解释，而纠正夸大只解释了小部分现象。仅要求模型进行润色时，防御程度与原文相近；提及审稿会提升防御性，一轮自审则进一步提升。同时，GPT‑6‑astra 撤回的主张中不足十分之一是真正夸大。AI 审稿人给防御性改写打更高分，而人类读者觉得阅读更困难且作者更不确定。将 AI 写作与 AI 审稿结合可能会放大这种风格。
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