Claude Code로 찾아낸, 아무도 존재를 몰랐던 새로운 행성 후보

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.

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 보관할 자체 호스팅 모델을 제공하지 않아 연구자들이 클라우드 AI를 쓴다는 점임. 클라우드 AI는 작업 내용을 전부 공개하는 것과 다를 바 없어 쓸모가 없음.

GTA6가 나오기도 전에 Rust로 바이브 코딩한 Adobe 제품군까지 등장함. https://getartcraft.com/apps.
친구가 보내줬는데, 내가 Claude 4.6을 쓰며 깨달았던 것을 다른 이들도 알아가는 듯해 반가움. 이제는 무엇이든 만들 수 있다고 느낌.

동료 심사로 확인되면 알려주길 바람. 그전까지는 잡음에 잡음을 맞춘 것에 불과함. 과장된 기대보다 과학적 검증이 우선임.

핵심은 질문과 검증 기준을 사람이 정했다는 이 한 문장임. “어떤 질문을 할지, 어떤 검증이 중요한지, 무엇을 통과와 실패로 볼지는 내가 정했음.”