เจาะประเด็น
AI / SCIENCE
หนุ่มคนหนึ่งใช้ Claude Code ขุดข้อมูลกล้อง NASA เจอดาวที่อาจมีดาวเคราะห์ 116 ปีแสง
สองสัปดาห์ วิเคราะห์ 74 รอบ สคริปต์กว่าพันไฟล์ และคำถามที่ว่า "AI ทำวิจัยได้จริงหรือแค่หลอนเก่ง"
ทีมข่าว เอไอไทย.com
⏱ อ่าน 6 นาที
ถ้า AI เขียนงานวิจัยได้ทั้งฉบับ คำถามจริงๆ ไม่ใช่ "มันเก่งไหม" แต่คือ "เราแยกออกไหมว่ามันคิดเองหรือแค่เดาถูก"
เราคุยกันเรื่อง AI เขียนโค้ดกันจนชิน แต่มีคนหนึ่งใน Reddit เอา Claude Code ไปนั่งคุ้ยข้อมูลดิบจากกล้องโทรทรรศน์อวกาศ TESS ของ NASA แล้วเจอสัญญาณแปลกๆ จากดาวฤกษ์ดวงหนึ่ง ห่างออกไปประมาณ 116 ปีแสง
สัญญาณที่ว่าไม่ได้หวือหวาอะไรเลย มันคือความสว่างที่ลดลงประมาณ 0.05% ทุกๆ 3.18 วัน นานครั้งละประมาณสองชั่วโมง ถ้าไม่ตั้งใจจ้องจริงๆ แทบมองไม่เห็นด้วยตาเปล่าจากกราฟ แต่พอซูมดูดีๆ มันคือลายเซ็นคลาสสิกของ "ดาวเคราะห์ที่โคจรผ่านหน้าดาวฤกษ์" นั่นเอง
จุดสำคัญคือ เจ้าของโพสต์บอกชัดเจนว่า "นี่คือ planet candidate ไม่ใช่ planet ที่ยืนยันแล้ว" ซึ่งเป็นการพูดแบบที่คนทำงานวิทยาศาสตร์จริงเขาพูดกัน เพราะกว่าจะยืนยันได้ต้องผ่านการตรวจสอบจากคนอื่นอีกหลายรอบ ซึ่งเขาก็ไม่ได้ข้ามขั้นตอนนั้น
เรื่องเริ่มจากเขาไล่ดูข้อมูล TESS ช่วงปลายปี 2025 แล้วเจอดาวดวงนี้ผิดปกติ จากนั้นก็ย้อนกลับไปดูข้อมูลเก่า เทียบกับการสังเกตการณ์คนละรอบของ TESS ที่เก็บไว้ตั้งแต่ปี 2020 แล้วก็ 2018 ปรากฏว่ารอยบุ๋มของความสว่างโผล่ในจังหวะเดิมทั้งสามปี ถ้าเป็นดาวเคราะห์จริง มันน่าจะมีขนาดประมาณ 1.4 เท่าของโลก
ตรงนี้แหละที่ผมว่ามันน่าสนใจกว่าตัวการค้นพบอีก นั่นคือ "วิธีทำ" เขาใช้ Claude Code รุ่น Opus 5.5 กับ Fable 5.1 ทำงานเกือบทั้งหมด ตั้งแต่ดาวน์โหลดและแกะข้อมูล TESS เขียนโค้ดค้นหา ฟิตเส้นโค้งการเคลื่อนผ่าน ตรวจดาวฤกษ์ข้างเคียง หาสัญญาณหลอกแบบ secondary eclipse สร้างกราฟ และรันซ้ำเมื่อเทสต์ล้ม
แต่ที่ผมชอบคือ เขาไม่ได้ให้ AI ตัดสินใจว่าจะถามอะไร เขาเป็นคนเลือกคำถามเอง เลือกว่าการทดสอบไหนสำคัญ และนิยามว่าแบบไหนถึงเรียกว่า "ผ่าน" หรือ "ไม่ผ่าน" ส่วนการรีวิวผลลัพธ์ก็มาจาก Codex และ agent session อีกชุดที่เริ่มจากศูนย์ แบบอ่านได้อย่างเดียว ไม่แตะข้อมูล
สองสัปดาห์กับ 74 การวิเคราะห์แยกกัน และสคริปต์อีกกว่า 1,000 ไฟล์ นี่ไม่ใช่โปรเจกต์สุดสัปดาห์เล่นๆ แล้ว
เทสต์ที่เจ้าตัวบอกว่าชอบที่สุดเรียบง่ายมาก เขาซ่อนข้อมูลobservation ทั้งปีไว้หนึ่งปี เอาอีกสองปีที่เหลือมาคำนวณวงโคจร แล้วทำนายว่า transit ของปีที่ซ่อนไว้ควรจะโผล่ตอนไหน จากนั้นค่อยเปิดดูปีที่ซ่อนไว้เฉพาะช่วงเวลาที่ทำนายไว้ ผลคือทำนายถูก 3 จาก 3 ปี (2018, 2020, 2025) ซึ่งถ้าเป็นสัญญาณสุ่มหรือ noise มันจะไม่เป๊ะขนาดนี้
และที่ผมให้เครดิตคือ เขาเล่าว่าการตรวจสอบจับผิดได้จริงด้วย ตอนหนึ่งมีข้ออ้างทางสถิติที่ดูแข็งแรงเกินจริง การ audit เจอปัญหา เขาก็ตัดข้ออ้างนั้นทิ้งแล้ววิเคราะห์ใหม่ แต่สัญญาณหลักที่ 3.18 วันยังรอดมาได้
เขายังเช็คด้วยว่ามีคนเจอมาก่อนหรือยัง โดยค้นใน 36 catalog และแหล่งวรรณกรรม กับ alert การค้นหาดาวเคราะห์อัตโนมัติของ TESS อีก 340,505 รายการ ก็ไม่เจอสัญญาณนี้รายงานไว้ที่ไหน
นอกจากนี้ยังมี candidate ที่สองรอบดาวดวงเดียวกัน ขนาดประมาณ 2.2 เท่าของโลก วงโคจร 11.13 วัน แต่หลักฐานอ่อนกว่ามาก เขาเลยแยกออกมาพูดต่างหาก ไม่เอามารวมกันเพื่อให้ดูน่าตื่นเต้น
TESS จะกลับมาส่องพื้นที่ท้องฟ้าส่วนนี้ในเดือนพฤศจิกายน เขายื่นข้อเสนอขอให้กล้องบันทึกดาวดวงนี้ทุก 2 นาทีระหว่างที่อยู่ตรงนั้น และมันได้รับการอนุมัติ เป็นโปรแกรมหมายเลข 100
ไทม์ไลน์คือ TESS จะส่องอีกครั้งตั้งแต่ 31 ตุลาคมถึง 26 พฤศจิกายน และเมื่อวันที่ 6 ตุลาคม ก่อนที่ข้อมูลใหม่จะเกิดขึ้นด้วยซ้ำ เขาเผยแพร่เวลาที่ transit ควรจะเกิดแบบเป๊ะๆ พร้อมกติกาว่าอะไรถึงจะนับว่าทำนายถูกหรือผิด
นี่คือการทำ "preregistration" แบบตรงตัว ถ้าจุดบุ๋มโผล่ตามเวลาที่ทำนายไว้ เคสนี้ก็แข็งขึ้นมาก ถ้าไม่โผล่ ก็เท่ากับหักล้าง และการลงทะเบียนล่วงหน้าแบบนี้ทำให้ไม่มีทางแอบแก้เรื่องทีหลังได้
เขายังทำโมเดล 3D แบบอินเทอร์แอกทีฟให้เล่นฟรีด้วย ใครอยากบินสำรวจระบบนี้ก็เข้าไปดูได้ที่ tic4206066.pages.dev ส่วน preprint กับเอกสารทำนายอยู่ที่ DOI สองอันที่แนบมาในโพสต์
ปิดท้ายด้วยคำถามที่ผมว่าตรงจุดที่สุดในโพสต์นี้ เขาถามว่า "มีใครเคยใช้ Claude Code ทำงานวิจัยจริงๆ ไม่ใช่แค่พัฒนาซอฟต์แวร์ไหม" และ "เวลาผลลัพธ์ที่ agent เขียนดูน่าเชื่อถือสุดๆ แต่มันผิด คุณตรวจสอบยังไง"
คำถามนี้แหละที่คนทำงานกับ AI ควรถามกันให้มากกว่านี้ เพราะปัญหาไม่ใช่ AI เขียนโค้ดไม่เก่ง แต่คือมันเขียนโค้ดที่ "ดูถูก" ได้เนียนต่างหาก
เรื่องนี้ไม่ได้น่าตื่นเต้นเพราะ "AI เจอดาวเคราะห์" แต่น่าตื่นเต้นเพราะคนคนหนึ่งออกแบบกระบวนการตรวจสอบที่ AI หลอกไม่ได้ แล้วปล่อยให้ AI ทำงานหนักแทน นี่คือตัวอย่างการใช้ AI ทำงานวิจัยที่ผมอยากเห็นมากขึ้น ไม่ใช่ให้มันตอบคำถาม แต่ให้มันหาทางพิสูจน์ว่าคำตอบนั้นผิด
ที่มา: Reddit r/ClaudeAI — อ่านต้นฉบับ
ความคิดเห็น 3
กำลังโหลดความคิดเห็น...