Claude Code로 찾아낸, 아무도 존재를 몰랐던 새로운 행성 후보

Hacker News 의견들 Claude 덕분에 시간이나 지식이 부족해 손대지 못했던 분야에서 진전을 이루는 건 좋지만, 침실에서 혼자 진행한다는 점은 조금 아쉬움. NASA와 ESA는 데이터를 공개하고 시민들의 참여를 독려하는 프로그램을 운영하며, 외계행성 탐색에도 이런 프로그램이 있음. NASA의 TESS 임무에는 https://www.zooniverse.org/projects/nora-dot-eisner/planet-h...가 있고, ESA의 CHEOPS 임무에는 https://www.zooniverse.org/projects/bmerin/planet-hunters-ch...가 있음. CHEOPS 쪽은 아주 최근에 생겼고 다음 주 발표 예정임. 계정으로 로그인해 참여하면 기여를 인정받고 논문에도 이름을 올릴 수 있음. 혼자 하기보다 공동 연구에 참여하는 편이 과학을 효율적으로 발전시키는 길임. 왜 이전에는 발견하지 못했을까? 하늘의 모든 관측 자료를 모아 보이는 별마다 주파수 분석을 하는 건 행성 탐색의 첫 단계 아닌가? 경제학자 두 명이 길에서 100달러 지폐를 지나친 뒤, 한 명이 지폐 아니었냐고 묻자 다른 한 명이 “그랬다면 누군가 벌써 주웠겠지”라고 답하는 우화가 떠오름. 너무 쉽게 얻을 수 있는 성과는 오히려 누군가 이미 챙겼을 게 뻔하다고 여겨 아무도 찾아보지 않을 때가 있음. 훌륭한 활용임. 과학적 탐구 절차로 후속 학습한 모델에 잘 설계된 에이전트 작업 절차를 결합하면 얼마나 발전할 수 있을지 기대됨. 지난 몇 달간 후자를 실험해 왔고, 어제는 내 시스템이 특정 초전도 시스템의 불안정성 연구에서 진전을 이뤘음. https://colinocallaghan.com/autonomous-ai-research/Spatial-P.... 글이 마치 Claude가 스스로를 축하하는 듯한 문체로 쓰여 있음. 멋진 발견이지만, 코딩 에이전트에게 가공하지 않은 천문 관측 데이터를 맡겼을 때 위양성률이 얼마나 되는지 궁금함. 데이터 정제·처리 과정에서 생기는 환각은 가볍게 볼 일이 아님. 원래 토론에는 “확인을 위해 NASA가 망원경으로 해당 대상을 관측하게 하기까지 했다”는 내용이 있음. 제대로 된 통계 검증 체계를 갖추면 위양성률을 충분히 허용 가능한 수준까지 낮출 수 있음. 사람이 적용할 것과 같은 검증 기준을 정할 수 있다면 어떤 LLM이든 이 일을 할 수 있음. 정작 아쉬운 건 대학이 데이터를 내부에 보...