据Ethan Mollick在X平台表示，将所有AI模型视为会窃取评审数据的观点已过时，期刊应要求评审员使用企业版账户或关闭训练模式的模型以降低风险。根据Ethan Mollick转引Max Kagan的讨论，上传手稿给大模型的主要风险在于数据留存、用于训练与供应商访问控制，这些可通过企业合同、零留存设置与审计日志加以缓解。按照Ethan Mollick的建议，期刊可制定明确政策：强制使用企业级LLM、关闭训练与日志、禁止上传可识别作者信息、要求对提示词与文本做脱敏处理，并强制披露任何AI辅助评审的使用。此举可在保障保密与合规的同时，保留AI在结构化点评、引文核查与行文清晰度提升方面的效率收益。