Igala를 일류로 만들기: Cloud Run에서 내 AI 안전 포트폴리오
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미션: 왜 Igala + AI 안전인가?
저는 나이지리아 아부자에 거주하는 AI 안전 및 NLP 연구원 Godwin Faruna Abuh입니다. 오늘날 대부분의 AI 안전 연구는 영어로 진행되며, 이는 제 모국어인 Igala(~200만 명 사용)와 같은 저자원 아프리카 언어들을 사실상 “잡음”으로 취급합니다.
안전 필터와 해석 가능성 도구가 Igala에 적용되지 못한다면, 미래의 AI는 우리에게 안전하지 않을 것입니다. 이 포트폴리오는 Gemini 3 Flash와 Google Cloud Run을 사용해 저자원 언어용 생산 등급의 안전 정렬 시스템을 구축할 수 있음을 보여줍니다.
Note: Qwiklabs sandbox expired post‑deadline. Live mirror at https://faruna.space. Labels applied during deploy: dev-tutorial=devnewyear2026.
챌린지 배포 메타데이터
- Project ID:
qwiklabs-gcp-00-aab206db1d7c - Region:
us-west4 - Services:
portfolio-frontend,portfolio-backend - Build Tool: Google Cloud Buildpacks (Next.js 14)
- Required Label:
dev-tutorial=devnewyear2026
Pro‑Tip for Judges: “Ask About My Work” 위젯을 클릭하세요. 이는 Gemini 3 Flash 백엔드로 구동되는 맞춤형 AI 트윈으로, 실제 연구 노트와 저장소 데이터를 기반으로 합니다. 다음과 같이 물어볼 수 있습니다:
- “Igala 레드팀 프로젝트에서 무엇을 발견했나요?”
- “NMT에 대한 데이터 부족을 어떻게 해결했나요?”
기술 심층 분석: 구축 방법
프론트엔드
**Next.js 14 (App Router)**와 Tailwind CSS로 구축되었습니다. 일곱 개 연구 프로젝트의 주요 인터페이스 역할을 합니다.
백엔드
FastAPI 서비스가 Cloud Run에서 실행되며 Gemini 3 Flash API와 연동됩니다.
AI 구현
Google AI Studio를 사용해 어시스턴트용 시스템 프롬프트를 다듬었으며, “Zero‑Hallucination”(제로-환각) 기반에 초점을 맞추었습니다.
인프라스트럭처
gcloud CLI를 통해 배포했습니다. 하이브리드 접근 방식: 검증된 백엔드에는 Cloud Run을, 장기 지속성을 위해 faruna.space를 사용합니다.
7개 프로젝트 (연구 하이라이트)
- Igala‑English NMT – Igala를 위한 최초의 공개 번역 모델.
- Igala GPT from Scratch – 작은 데이터셋이 트랜스포머 학습에 미치는 영향을 연구.
- Red‑Teaming LLMs – 현재 안전 필터가 우리의 구문에 “맹목적”이라서, 적대적 탈옥이 Igala에서 영어보다 45 % 더 성공한다는 것을 발견.
- Mechanistic Interpretability – mBERT의 “뇌”를 탐색하여 아프리카 언어 구조를 어떻게 표현하는지 조사.
- (간략히 생략된 추가 프로젝트; 전체 목록은 포트폴리오를 참조하십시오.)
내가 가장 자랑스러워하는 것
The Interactive Proof: 실시간으로 사용자가 내 연구 결과를 조회할 수 있는 라이브 도구로, 정적인 이력서를 능동적인 시연으로 전환합니다.
What’s Next?
- 레드‑팀 대시보드를 확장하여 더 많은 middle‑belt 나이지리아 언어를 포함합니다.
- 일반‑목적 안전 평가에서 현재 놓치고 있는 문화적 뉘앙스를 위해 Gemini 모델을 fine‑tune합니다.
리포지토리
GitHub:
스크린샷
감사합니다, Dev.to와 Google AI 팀!