10 月 30 日，Ethan Mollick 抱怨自己的 X 帖子下充满明显、令人麻木的 AI 回复。更让他在意的是，真人对具体问题的回应没有排在前面；他举了 Anthropic 人员回应其问题的例子，但帖子没有提供足以核对该案例的完整链条。他随后说，自己已有关注者，仍能发声和与熟人互动，损失更大的可能是刚开始建立讨论与声誉的人。
Vishal Shah 在回复中提出不同判断：低质量评论早于 AI，应该寻找的是好评论，不论是否使用了 AI；吸引互动的差评也可能被排序机制推高，因此仅凭互动很难筛出有用内容。Simon Willison 直接回应 Shah，认为即使一条 AI 评论看起来不错，如果另一端没有真正投入交流的人，自己认真思考并回复的时间也被浪费了。
争论因而涉及两个不同目标：评论本身是否有信息，以及是否存在愿意继续对话的人。Shah 没有要求接受空泛垃圾，Willison 的理由也不只是文风难看。这些是同一讨论串中的实际分歧，不能由几位作者的遭遇推算整个平台的 AI 评论比例，或断言每条流畅回复都是机器自动发送。