AI‐модели, такие как Claude Code, могут ускорить поиск экзопланет, но их выводы требуют строгой статистической проверки и интеграции в программы гражданской науки, иначе результаты останутся сомнительными. Использование LLM для обработки астрономических данных ускоряет поиск, однако без независимой валидации результаты могут быть ложноположительными. Flaburgan считает, что работа в одиночку — упущение, и предлагает присоединиться к программам NASA и ESA; NiloCK возражает, что публикация в интернете уже является частью общего усилия. Amirhanian советует проверять модели на наборах данных с известными ответами и использовать отдельные сессии для оценки, чтобы избежать галлюцинаций. Malfist подчеркивает, что современные телескопы генерируют сотни терабайт и петабайты данных в сутки, делая автоматизацию и ИИ‐поддержку практически обязательными. Flaburgan предлагает использовать платформы Zooniverse для совместного анализа данных, объединяя любителей и профессионалов. ContinuityLab предостерегает от высокого уровня ложноположительных результатов при запуске кодирующих агентов на сырые телеметрические данные без надёжных проверок. RoosterIllusi0n призывает университеты развивать собственные локальные модели ИИ, чтобы сохранять данные внутри институций и уменьшать зависимость от облачных сервисов.