"אני דיבייטר. פרוג'קט דיבייטר", מכריז בקול נשי נעים, וקצת רובוטי, המחשב של IBM, אובליסק שחור שניצב במרכז החדר מול הקהל שהתכנס השבוע במשרדי החברה בגבעתיים. זהו דיבייט פומבי בין המחשב לבני אדם, וליתר דיוק שני מומחים לדיבייט. בפתח האירוע בכירי יבמ בישראל מדברים על פרויקט שיהווה "אבן דרך שנים קדימה בתחום מדעי המחשב והבינה המלאכותית", על מדע בדיוני ו"רגע מעורר השתאות".

להאזנה לכתבה, הוקלט על ידי הספריה המרכזית לעיוורים ולבעלי לקויות קריאה

נושאי הדיון נבחרו באקראי, ומפתיעים את שני הצדדים. הנושא הראשון הוא "אנחנו צריכים להפסיק את המעקב ההמוני". באופן אירוני משהו, המחשב הוא זה שנבחר להציג טיעונים בעד הפסקת המעקב, ומדבר על דמוקרטיה וזכויות אדם. על חזיתו צג שחור מוארך שעליו שלושה עיגולים תכולים שקופצים ומתחברים למעין צינור תכלכל כשהוא מדבר. והוא מצליח לתת פייט לא רע למתמודד האנושי שמולו, יער בך. המחשב (שהשרתים שלו יושבים בכלל בחיפה ובארצות הברית) מציג נאום פתיחה ומפרט שורת טיעונים, מנסה להפריך את הטענות של יריבו, מסיים עם ציטוט של איין ראנד וגם משחיל פה ושם בדיחות: "החוקה לא מדברת על מכונות ולכן אין לי כאן אינטרס אישי". הקהל מצביע: תיקו.

ברין. "הכל הוא למד ממני", צוחקת סופר צילום: אי פי איי

בשורה הראשונה עוקבים אחרי הדיבייט בדריכות אנשי מעבדת המחקר של יבמ ד"ר נעם סלונים, החוקר הראשי בפרויקט ומי שהגה אותו; ד"ר רנית אהרונוב, שמנהלת את הצוות הגלובלי של הפרויקט; ולצדם ד"ר איה סופר, האחראית הישירה לפרויקט וללא מעט אחרים. סופר היא שמתווה, מחיפה, את אסטרטגיית המחקר של יבמ בבינה המלאכותית.

בדיבייט השני, על הנדסה גנטית, המחשב מנסה להפריך טיעון שהאשה מולו, חיה גולדליסט אייכלר, בכלל לא העלתה. הוא מפסיד את הסיבוב. "זה לא נעים כשהילד שלך עושה שטויות מול כל העולם", צוחק סלונים אחר כך. גם סופר מדברת עליו כהורה: "הייתי מרוצה מאוד מהילד". מבחינת החוקרים, מה שחשוב הוא לא ניצחון או הפסד בדיבייט ספציפי אלא העובדה שאחרי שש שנות פיתוח הם הגיעו למצב שבו "אדם ומכונה יכולים לקיים דיון אינטליגנטי על נושא שנוי במחלוקת". אהרונוב מדברת על יישומים אפשריים בעתיד, שבהם המחשב יסייע לבני אדם לקבל החלטות ויציג להם טיעונים, למשל בעד או נגד השקעה בחברה מסוימת, יסקר נימוקים שעשויים לעלות במשפט או יאמן תלמידים בהצגת טיעונים.

מה עומד מאחורי ההישג של דיבייטר? לא מעט. המחשב סרק 300 מיליון מאמרים מעיתונים וכתבי עת מקצועיים, חילץ 10 מיליארד משפטים, זיהה בתוכם טיעונים, קבע אם הם בעד או נגד, והוא יודע לבנות מהם אחר כך נאום של ארבע דקות עם התחלה אמצע וסוף. נוסף על כך הוא גם יודע (אם כי היכולת הזאת נראית פחות בשלה) לזהות טיעונים שהמתמודד שמולו מעלה ומנסה להפריך אותם. יש גם מקומות שבהם התערבה יד אנושית: למשל בלימוד המחשב איך בנוי נאום, הזנת מהלכים רטוריים נפוצים בדיבייט וגם מאגר בדיחות, שהאלגוריתם צריך לקבוע מתי נכון להשתמש בהן. מעל כל זה מרחפת השאלה אם המחשב הבין בכלל את הטיעונים שלו. וזו, אומרת סופר, כבר סוגיה פילוסופית: "אם הכוונה למובן העמוק יותר, שנכנס לך לתודעה, לזה שלמדתי משהו חדש — אז כנראה לא".

אבל מבחינתה מדובר ב"אבן דרך בהתקדמות של הבינה המלאכותית בכל מה שקשור להבנת שפה טבעית". זה הגביע הקדוש של סופר: להגיע להבנת שפה. כלומר, "להגיע למצב שמחשב יבין אותנו מדברים, כמו שאני מבינה אותך. למצב שאני יכולה באמת לנהל שיחה עם מחשב שיכול להבין לעומק את מה שאמרתי, ולא רק לעשות סיווג. זה החלום".

באתר של אוניברסיטת מרילנד, שבה השלימה סופר את הדוקטורט שלה, נמצא היכל התהילה של בוגרי המחלקה למדעי המחשב. לצדה של סופר אפשר למצוא שם מדעני מחשב בעלי שם עולמי, יזמים שעשו אקזיטים במאות מיליוני דולרים, וגם אחד, סרגיי ברין, שיחד עם לארי פייג' הקים את גוגל חמש שנים אחרי שסיים את התואר הראשון. "אני הייתי המתרגלת שלו בקורס מבנה נתונים. הכל הוא למד ממני!", צוחקת סופר, ומספרת שברין היה בבירור אחד התלמידים המוצלחים בכיתה, בניגוד אולי ליזמים אחרים שלא הבריקו בלימודים.

אלה היו הימים של אמצע שנות התשעים, העידן שלפני בועת הדוט.קום. כשסופר מספרת על הפרויקט שלה בדוקטורט אז, הוא נשמע כמו רעיון מעולה לאפליקציה, כזה שהקדים את זמנו ב־15 שנה: נניח שאתם רוצים לשבת על חוף עם הר לידו, ושתהיה בסביבה גם עיר לא גדולה. איך מוצאים כזה מקום? באפליקציה כמובן: גוררים על המסך אייקונים של חוף, הר ועיר, מגדירים מרחק רצוי ביניהם, והאלגוריתם שפיתחה סופר מוצא לכם על המפה מקום כמו זה שדמיינתם.

אלא שאז, "לפני שהכל נהיה דיגיטלי", המפות היו עדיין עשויות נייר, כך שבשלב ראשון סופר היתה צריכה לפתח מנוע ממוחשב שיקרא מפות נייר סרוקות, "ואז פיתחתי שפה ואלגוריתמיקה שמאפשרות לבצע שאילתה ויזואלית. זה לגמרי הקדים את זמנו".

זה עבד?

"עבד לגמרי".

גם היום, אם אני רוצה למצוא מקום שבו אוכל לשבת על החוף עם הר במרחק 10 ק"מ ממני, אין לי כלי שימצא את המקום הזה.

"נכון, אין כזה דבר".

ולך היה את זה ב־1995.

"היה לי את זה ב־1995".

למה לא הקמת סטארט־אפ שעושה את זה?

"זה עוד לא היה מספיק באופנה".

לגלות הוריקן בלב האוקיינוס

20 שנה אחר כך, תחום ההתמחות של סופר (56) נהפך ללוהט ביותר בעולם המחשוב — ועדיין, הסטארט־אפ שלה לא הוקם. אחרי הדוקטורט המשיכה לנאס"א, שם עבדה בין השאר על שיפור היכולת של סוכנות החלל לחזות את מזג האוויר באמצעות תמונות לוויין, בניסיון "לזהות דברים שאפילו המומחים לא רואים בעין, אבל המחשב יכול". למשל, הוריקן שמתחיל להתבשל באוקיינוס. "כשמדברים היום על AI וביג דאטה אני יודעת לומר שגם ב־1995 הרעיונות היו שם. ההבדל היה בכמות הנתונים ובכוח מחשוב", היא מספרת בראיון ל"מוסף כלכליסט". "זה היה די נישתי, אבל כבר אז עשינו דברים".

מאז התבססה סופר כדמות רבת השפעה בעולם ה־AI. היא עשתה את זה מתוך מעבדות המחקר של יבמ בחיפה, שם היא מנהלת כיום צוותי מחקר שפועלים בכל העולם. בתחילת יוני הודיעה ענקית המחשוב על מינויה של סופר לסגנית נשיא עולמית למחקר הטכנולוגיה של בינה מלאכותית, מה שהופך אותה לסגנית הנשיא הנושאית הראשונה שיושבת מחוץ לארצות הברית.

סופר היא האחראית לחוקרי "טכנולוגיית הבינה המלאכותית" ב־12 מעבדות המחקר של יבמ בעולם, כולל בחיפה, הודו, סין, שוויץ וארצות הברית כמובן. "אנחנו אמונים על בניית הטכנולוגיות שישרתו אותנו ואת השיפורים האלגוריתמיים לשנים הקרובות", היא מגדירה זאת.

אלוף הטריוויה קן ג'נינגס מפסיד לווטסון. סופר: "בכל העולם, לא רק ביבמ, יש הייפ גדול סביב בינה מלאכותית. צריך לעצור שנייה, לראות מה באמת היא יכולה לעשות - ויש דברים נפלאים שהיא יכולה לעשות - ולחנך להבנה הנכונה של הטכנולוגיה גם בציבור הרחב, גם בקרב אנשי המכירות והשיווק, וגם בקרב החוקרים עצמם"

בכמה אנשים מדובר?

"כמה מאות".

כמו כמה מחלקות מחקר באוניברסיטה.

"כן, אם כי האנלוגיה שלי היא שילוב של כמה מחלקות באוניברסיטה וכמה סטארט־אפים, כי זה כמו לנהל פורטפוליו של סטארט־אפים".

תארי לי את יומן הטיסות שלך.

"לא כדאי", היא צוחקת. "אבל אנחנו משתמשים המון בוועידת וידיאו, וזה מדהים. אם לא אכפת לך לא לישון בלילה הכל בסדר. זה קשה, אבל זה אנרגיות, וזה טוב".

חוץ מפרויקט דיבייטר, סופר מספרת שתחת ניהולה נעשית השקעה גדולה בהבנת וידיאו, למשל בניתוח אירועי ספורט (כגון טורניר ווימבלדון) וזיהוי אוטומטי של הרגעים המעניינים במשחקים; והחוקרים עובדים גם על כיוון שאולי פחות מצית את הדמיון אבל חשוב לחברות עסקיות, שהן אחרי הכל הלקוחות של יבמ: ניתוח אוטומטי של מסמכי החברה כדי לבדוק אם היא עומדת בדרישות הרגולציה ובשינויי הרגולציה, "ויש עוד ועוד רגולציה, שבנקים וחברות עסקיות צריכים לעמוד בה".

ג'וי בולאמווימי, שחשפה הטיות גזעיות ומגדריות בבינה המלאכותית. "יש מודעות לבעיה" צילום: Youtube

פחות מעשור אחרי שהגיעה ליבמ סופר מצאה את עצמה מעורבת באחד הרגעים המלהיבים בהיסטוריה של ה־AI, שהזניק את התחום לדמיון הציבורי: הרגע שבו "ווטסון", המחשב שפיתחה החברה, ניצח את מתחריו האנושיים בחידון הטריוויה הטלוויזיוני "ג'פרדי".

"אחד הפרויקטים הראשונים שהצטרפתי אליהם ביבמ היה מערכת שעונה אוטומטית לשאלות של אנשים שפונים לתמיכה הטכנית", היא משחזרת. הצוות שבו עבדה סופר בחיפה ניסה להשיב על השאלות בהתבסס על סטטיסטיקה. צוות מקביל, של החוקר ד"ר דייב פרוצ'י בניו יורק, ניסה לעשות זאת בהתבסס על הבנת השפה. "היינו סוג של מתחרים, במובן החיובי".

כל זה הוביל את מעבדות המחקר ליעד שאפתני: "רצינו אתגר שנראה אז בלתי אפשרי", אומרת סופר, "שגם יאפשר למדוד איך אנחנו מתקדמים. מפה הגיע הרעיון: בואו ננסה לעבוד על 'ג'פרדי'". ב"ג'פרדי" המשתתפים מקבלים תשובה וצריכים לדעת מה השאלה המתאימה לה. כדי לעשות את זה, מסבירה סופר, נדרשו לווטסון כמה שלבים. בראשון הוא היה צריך לצמצם את כל המידע שהוזן לתוכו ולהישאר רק עם המידע שעשוי להיות רלבנטי לפתרון. "היה טבעי שהחלק הזה, האחזור, יגיע מהצוות שלנו בחיפה", אומרת סופר. בשלב השני "צריך להפעיל כלים יותר עמוקים כדי למצוא, בתוך החלק הזה, את התשובה הנכונה".

פרוצ'י, מהצוות המקביל לסופר, היה מי שהוביל את פרויקט ווטסון כולו ונהפך לפנים הפומביות שלו, ואילו בצוות של סופר עבדו על יכולות אחזור המידע. "שלחו לנו לארץ את אחת המערכות הראשונות, שנוכל לשחק, ובתור מישהי שאולי אינה אלופת טריוויה אבל בסדר בזה, ראיתי מהר מאוד שאין לך סיכוי מול המערכת. אחר כך הגיע הרעיון של 'בואו נעשה מזה אירוע טלוויזיוני', וזה כבר השלב שבו נכנסו אנשים שהמומחיות שלהם יותר בצד השיווקי".

יבמ הבינה את הכוח בעימותים מתוקשרים בין אדם למחשב הרבה לפני ווטסון ב"ג'פרדי". ב־1997 מחשב־העל של החברה, כחול עמוק, ניצח את אלוף העולם בשחמט גארי קספרוב, בסדרה של שישה משחקים שזכתה לסיקור נרחב ונרגש. כשווטסון הגיע להכות את שעשועון הטריוויה נולד רגע טלוויזיוני בלתי נשכח, כשאלוף הטריוויה המובס קן ג'נינגס כתב על לוח התשובות שלו: "אני מקדם בברכה את האדונים הממוחשבים שלנו".

ווטסון ב"ג'פרדי" לא היה רק אקט שיווקי עבור הציבור הרחב. זה היה רגע מפנה אמיתי בענף כולו. "היתה שם הוכחת היתכנות שאולי הגענו לשלב שבו הטכנולוגיה בשלה לעשות דברים בחוץ. משם והלאה זה התגלגל למוצר, ואחרי זה לתעשייה שלמה".

מי שביקר במרכז המחקר של יבמ ביורקטאון, ניו יורק, היה יכול למצוא שם חדר גדול, "שישב בו מחשב ענקי, וזה היה ווטסון". אחר כך, מסבירה סופר, ווטסון כבר היה לפלטפורמה שרצה בענן, וכיום יש לו מגוון גרסאות שמותאמות ללקוחות עם צרכים שונים: "טכנולוגיה שנמצאת בשימוש של כ־16 אלף לקוחות — משירות לקוחות עד אנליזה של נתונים רפואיים. ווטסון שצריך לעשות משהו באונקולוגיה ולהבין דנ"א הוא לא אותו ווטסון שצריך לענות על שאלות בטקסט. וכך נולד ווטסון בריאות, ווטסון חינוך, ווטסון פיננסים. יש דברים משותפים, ויש דברים ייחודיים לכל תחום. ווטסון נהפך למותג".

מכחול עמוק דרך ווטסון ועד דיבייטר, יבמ תמיד היתה ענקית טכנולוגיה שהיא גם מכונת שיווק משומנת. ביוני, למשל, כנס Think, אירוע השיווק המרכזי של החברה בישראל, כלל תצוגות וידיאו מלוטשות; נאום מרגש של צ'ייקו אסקווה, חוקרת עיוורת שמפתחת פתרונות נגישות בחברה והגיעה מטוקיו; והופעה של נטע ברזילי, שקיבלה ממנכ"ל השלוחה המקומית מתנה: רובוט עם תסרוקת כמו שלה. וזה עוד היה אירוע צנוע יחסית; בגרסה של הכנס שנערכה בלאס וגאס השנה השתתפו 40 אלף בני אדם.

בשנים האחרונות מנגנון השיווק המשומן הפך את ווטסון לנדבך מרכזי בזהות של יבמ, כולל פרסומת עם בוב דילן (המחשב מסביר לזמר שניתח את שיריו וגילה שהם עוסקים בזמן העובר ובאהבה הדועכת), כותרות כגון "ווטסון הולך לבית ספר לרפואה" ושימוש בלתי פוסק במושג "מחשוב קוגניטיבי", גרסת יבמ לבינה מלאכותית. אבל לא ברור אם החברה הצליחה תמיד גם לספק את הסחורה. מול הקמפיין האגרסיבי הזה היה אפשר למצוא גם תגובות נגד של אנליסטים ואנשי טכנולוגיה, שדיברו על הייפ מוגזם ועל פער בין החזון המלהיב של אנשי השיווק של החברה ליכולות בפועל.

סופר מציעה פרספקטיבה רחבה יותר. "לקח לכולנו זמן להבין מה הדבר הזה. ב־2011 עוד היינו ב'חורף' של הבינה המלאכותית: בשנות השמונים כולם היו בטוחים, כמו היום, שאוטוטו ה־AI תשתלט על העולם. אבל הטכנולוגיה לא היתה מספיק טובה, והתחום נכנס לתרדמת של כמעט 20 שנה. ב־2011 עדיין היינו בעידן של ספקנות גדולה, במיוחד בנוגע להבנה של שפה טבעית. לכן אחרי הדגמת היכולות של ווטסון כולם נשבו לרגע בקסם של 'עכשיו המחשב מבין אותנו ויודע לענות על כל דבר'.

"בכל העולם, לא רק ביבמ, יש הייפ גדול סביב בינה מלאכותית. צריך לעצור שנייה, לראות מה באמת היא יכולה לעשות - ויש דברים נפלאים שהיא יכולה לעשות - ולחנך להבנה הנכונה של הטכנולוגיה גם בציבור הרחב, גם בקרב אנשי המכירות והשיווק, וגם בקרב החוקרים עצמם.

"נכון שבשיווק, מתוך רצון להנגיש את היכולות של המערכות, נוטים להשתמש במונחים שאנשים מהרחוב יבינו. והם השתמשו במושגים כמו ווטסון 'קורא ספרים' ו'מבין'. ברור שווטסון הוא בסך הכל מחשב, שהוא לא 'לומד', אבל התוצאה בפועל היא שהוא לומד, למשל כשאומרים לו לקרוא את כל הספרות הרפואית, לזהות את כל המושגים ולקרוא את כל המאמרים החדשים".

ועדיין, היו מפלות גם בתחום הרפואה. ב־2013 יבמ חברה לבית חולים בטקסס ביוזמה מתוקשרת ל"מיגור הסרטן". אחרי ארבע שנים ועשרות מיליוני דולרים בית החולים ביטל את הפרויקט.

"בזמנו באמת היתה אופוריה. בית החולים והחברה האמינו שאפשר לעשות את זה. עם הזמן והעבודה אתה מבין את הכוח של הטכנולוגיה אבל גם את המגבלות שלה. אתה מבין שזה ייקח הרבה יותר זמן. אבל אני מאמינה שזה יקרה בסופו של דבר".

בינתיים, מוסיפה סופר, ה־AI בהחלט יכולה לסייע. למשל לאונקולוגים שבשבילם פותחה תוכנה שממליצה על תרופות במקרי סרטן חריגים, אחרי שקראה את כל המאמרים בתחום, "ואין רופא שיכול לקרוא את כל המאמרים". המחשב, במקרה הזה, הוא כמו "עוד מישהו שיושב מסביב לשולחן ונותן עוד איזשהו מידע — שאולי מישהו היה עולה עליו, אבל רוב הסיכוי שלא".

רב האמן גארי קספרוב מפסיד בשחמט למחשב כחול עמוק. סופר: "ההייטק זקוק לעוד כוח נשי מוביל, ואני מזמינה תלמידות וסטודנטיות להצטרף לעולם המרתק של מדעי המחשב ולפרוץ יחד גבולות חדשים. חשוב לי לפעול כדי לשנות את העובדה שהחלק של נשים בהייטק יחסית לחלקנו באוכלוסייה לא גדול מספיק. אחד הדברים שחסר הוא מודלים לחיקוי"

הביקורת על ווטסון מתמקדת ביכולות הטכניות. במקביל, תחום הבינה המלאכותית כולו סופג ביקורת על שימוש לרעה, פגיעה בפרטיות, הטיות, חוסר שקיפות ועוד. לדברי סופר, הביקורת הזאת מובילה לשינוי גם בקרב החוקרים עצמם. "אני יכולה להתייחס בעיקר למה שקורה ביבמ, אבל אני רואה גם מה מכריזים בחברות אחרות, למשל מיקרוסופט ופייסבוק, ולדעתי בהחלט יש התפכחות בנושאים של אתיקה של AI, של פרטיות והטיות. אני שומעת אמירות של 'רגע, יחד עם ההייפ והתקוות בואו נבין גם את הסכנות שטמונות בטכנולוגיה'. והטיות הן דוגמה לכך. עדיין לא קיימים כל הפתרונות לבעיה, אבל יש מודעות ונעשית עבודה. גם במעבדת המחקר שלנו הקמנו קבוצה די משמעותית שעוסקת באתיקה של AI. אני לא חושבת שלפני שלוש־ארבע שנים היינו רואים קבוצה כזאת בגוף תעשייתי".

באילו הטיות מדובר? למשל אלה שחשפה השנה ג'וי בולאמווימי, סטודנטית ב־MIT שבמיצג אמנותי עשתה שימוש בתוכנת זיהוי פנים מסחרית כדי להגיב לתנועות הראש של המשתמשים. המערכת, התברר, לא עבדה טוב כשעמדו מולה אנשים עם עור כהה, ובולאמווימי בדקה וגילתה שמדובר בבעיה שיטתית: האלגוריתמים, שאמורים לזהות גיל ומין, התקשו לספק את התשובה הנכונה כשהיה מדובר בפרצופים של נשים שחורות. כולל האלגוריתם של יבמ. "ליבמ יש כיום ממשק שיודע להגיד לפי הפנים את הגיל, הצבע והמין", אומרת סופר. "בולאמווימי בדקה תוכנות כאלה של יבמ ועוד שתי חברות, וראתה שהדיוק של האלגוריתמים בגברים לבנים גבוה מאוד ואילו בנשים שחורות גרוע בצורה קיצונית".

סופר, שהיתה חלק מהפורום המצומצם שהתכנס לברר מה קרה, מספרת שהחוקרים ביבמ מצאו שהבעיה נבעה גם מהאופן שבו המודל היה בנוי, וגם מהנתונים שהוזנו למודל כדי שילמד לזהות פנים: הם כללו הרבה יותר פרצופים של גברים לבנים משל נשים שחורות. לדבריה, המודל החדש של החברה טוב הרבה יותר ונשען על מאגר נתונים מגוון בהרבה.

יש לסופר עוד דוגמאות כיצד למנוע הטיות של AI, למשל כדי לא לאפשר מצב שבו תוכנות לגיוס כוח אדם ממליצות לשכור רק עובדים שדומים לשבלונה של אלה שכבר עובדים בחברה. במקביל, היא מזכירה, בינה מלאכותית יכולה לאתגר גם הטיות נסתרות בקרב בני אדם. זה מה שעשה צוות חוקרים שהיא מנהלת בהודו, שבדק באופן ממוחשב תסריטים מבוליווד. "הם זיהו אם מדובר בגבר או אשה, מה הגיל והתואר שלהם ובאילו שמות תואר השתמשו לגביהם. כשמסתכלים על ענן המילים רואים שהגברים הם עשירים, חזקים, עורכי דין ורופאים, ורוב הדמויות הנשיות הן בעלות מראה אטרקטיבי, אלמנות ומסכנות. החוקרים פיתחו כלי שיכול לזהות הטיות בתסריטים ולהגיד לתסריטאי: 'שמע, שמת עורך דין גבר אבל היום יותר מחצי מעורכות הדין הן נשים. אתה מייצר סטריאוטיפ אז תשקול עוד פעם'. בסופו של דבר, הרבה מההטיות של המערכות האלה מתחילות מהטיות בעולם האמיתי. ובלי קשר, כדאי שנשתמש בבינה מלאכותית כדי לעזור לנו, לאנשים, במודעות לגבי הטיות".

את השנה הראשונה שלה בארץ אחרי העבודה בנאס"א העבירה סופר בפוסט־דוקטורט בטכניון. "זו היתה שנה של להחליט מה אני רוצה להיות כשאני אהיה גדולה. כבר היו לי שלושה ילדים, והתלבטתי אם להישאר באקדמיה או ללכת לתעשייה. השנה הזאת הבהירה לי סופית שאקדמיה זה לא בשבילי".

למה?

"אני אוהבת אקשן, ומאוד אוהבת אנשים ועבודת צוות. האקדמיה היא מקום אינדיבידואלי ורגוע, והרגשתי שאני צריכה את הטמפרמנט והאקשן. לא התלבטתי הרבה, כי זה תמיד משך אותי: לפני הדוקטורט עבדתי כמה שנים באלסינט ומאוד נהניתי מזה שאני בונה דברים שמגיעים בסוף לאנשים אמיתיים. הרעיון שהתוצר הסופי שלי הוא מאמר לא סיפק אותי ברמה האישית".

רצית להיות מייקרית.

"כן. זה מהבית. אבא שלי, משה בן פורת, היה ממקימי אלסינט (ואחד ממפתחי המוצר המצליח הראשון של חלוצת ההדמיה הרפואית, שכלל עיבוד ותצוגת תמונה דיגיטליים). גדלנו ונשמנו סטארט־אפ. הוא היה בעצמו דוקטור לפיזיקה, אז היה לי די ברור שהשילוב (עם תעשייה) מנצח. גם אמא שלי, עדנה בן פורת, מדענית, פרופסור בבית הספר לרפואה ברמב"ם, שניהלה את המעבדה המיקרוביולוגית בבית החולים 30 שנה. כך שזה לגמרי משני הצדדים".

הכלכלן פרופ' ראג' צ'טי הראה באחד ממחקריו כמה חשובים מודלים לחיקוי כדי להצמיח ממציאים. לך היו בבית שניים כאלה.

"לגמרי, כן".

עכשיו סופר עצמה מנסה להיות מודל לחיקוי. בהודעה לעיתונות עם מינויה לסגנית נשיא היא הודתה לחוקרים שעובדים איתה, והוסיפה קריאה ברורה: "ההייטק זקוק לעוד כוח נשי מוביל, ואני מזמינה תלמידות וסטודנטיות להצטרף לעולם המרתק של מדעי המחשב ולפרוץ יחד גבולות חדשים".

למה חשוב לך להעביר את המסר הזה?

"חשוב לי לפעול כדי לשנות את העובדה שהחלק של נשים בהייטק יחסית לחלקנו באוכלוסייה לא גדול מספיק. אחד הדברים שחסר הוא מודלים לחיקוי. האפשרות לראות שכן, נשים יכולות להצליח. לכן כששאלו אותי מה אני רוצה שיגידו בשמי, חשבתי שזו הזדמנות טובה לחזק את הנושא הזה".