אם נחזור 10 שנים אחורה בזמן, כשמירוץ ה-AI עוד היה במצב ישנוני משהו, נמצא במגרש שחקנית אחת בולטת שעוסקת בנושא בצורה משמעותית – חברת גוגל. לגוגל היתה אז מחלקת מחקר לבינה מלאכותית בשם Google Brain ובנוסף היא החזיקה (תחת חברת האם – אלפאבית) את הסטארטאפ Deepmind שבאותם ימים הוביל את הרעיון של בינה מלאכותית כללית, שתוכל לפתור בעיות אמיתיות ותצעיד את האנושות קדימה. המצב נראה חד משמעי: לרשות גוגל עמדו משאבי המחשוב, כמויות אדירות של מידע, וחוקרים מהשורה הראשונה שיצרו את האלגוריתמים המתקדמים ביותר. מה כבר יכול היה להשתבש?
כשגוגל מפגרת במרוץ
לארי פייג', אחד ממייסדי גוגל, אהב להתפלמס עם חברו אילון מאסק. באחת הפעמים הם דיברו על האפשרות שבינה מלאכותית תהפוך לחכמה יותר מאיתנו, בני האדם. מאסק הביע דאגה מהאפשרות הזו, שיכולה ליצור סכנה לעתיד האנושות. פייג' בתגובה לעג למאסק שהוא "ספיציסט", כלומר מראה העדפה יתרה למין מסוים על פני אחר (ברומזו שהרובוטים יכולים להיות מין לגיטימי בעולם). מאסק בתגובה ענה: "לעזאזל, אני אוהב בני אדם". הדאגה לא הרפתה ממוחו הקודח של מאסק והוא החליט לעשות מעשה. הוא אסף כמה חברים וייסד את חברת OpenAI, שמטרתה לדאוג שלא נתעורר יום אחד למציאות בלתי הפיכה שבה רובוטים חכמים מדי שולטים בנו. אחד הקלפים החזקים שהביא מאסק ל-OpenAI הוא החוקר איליה סוצקבר שעבד באותם ימים עבור גוגל.
סוצקבר, חוקר מוערך ומשפיע, עלה עם משפחתו לישראל מברית־המועצות ובילה כאן עד סוף התיכון (תוך כדי לימודים באוניברסיטה הפתוחה). לאחר מכן היגר לטורונטו שם השתלם תחת ג'פרי הינטון בנושא רשתות נוירונים, תחום שעוד היה פחות מלהיב מהיום ודרש לא מעט דמיון מפותח כדי לזהות את הפוטנציאל האדיר שלו. סוצקבר (או פשוט 'איליה') הוביל את המחקר של GPT שלימים התפתח להיות ChatGPT – הרגע המכונן שכולנו מזהים בתור פריצת הבינה המלאכותית לציבור הרחב.
ההתפתחות של GPT, כמו כל דבר במדע, לא צצה מהאוויר הריק. היא נשענה על כמות משמעותית של מחקר מקדים, אבל המחקר שתרם לה הכי הרבה היה מחקר פורץ דרך של גוגל שהסביר איך ניתן לעבד טקסטים בצורה אפקטיבית יותר. למעשה זו הייתה תחילת הדרך של מודלי השפה הגדולים, ה-LLMs (ראו על כך בריאיון שמשולב בכתבה).
ההצלחה של ChatGPT הכניסה את החברות בתחום, לקצב חדש. המרוץ הוליד הרבה מאוד סטארטאפים חדשים (וגם דרס לא מעט כאלה שהסתמכו על טכנולוגיות של 'הדור הישן'), ומנכ"ל גוגל הכריז על "קוד אדום" בחברה – מצב חירום, בשל הצורך להגיב לאירועים – ומהר.
כעבור מספר חודשים, בגוגל (שכבר החזיקו מודלי שפה משלהם לא מעט זמן) הכריזו על צ'אט משלהם בשם "בארד" (Bard). כולם חיכו לאריה שיקום מרבצו וימחץ את הזבוב הקטן – OpenAI – אבל זה לא קרה. בארד התגלה כצ'אט כושל ולא אפוי, ומשהו בציפייה הוליד גם את האכזבה הגדולה.
בעוד קבוצות מחקר נוספות בעולם התחילו לפתח מודלי שפה משלהן – בגוגל התכוננו לסיבוב השני. הפעם הם גייסו את חברת DeepMind שנחלה מספר הצלחות בלתי מבוטלות, בעיקר בשדה המדעי, והייתה תקווה גדולה שעכשיו זה יעבוד. גוגל הכריזה על "עידן ג'מיני" (Gemini, מזל תאומים) ויצאה עם דמו מרשים שבו רואים את המשתמש משוחח עם המודל ומציג לו דברים שונים, ואת המודל עונה לו בקול אנושי בזמן אמת. מקסים. אלא שמהר מאוד התברר שהדמו הזה לא בדיוק אמיתי, ושוב גוגל חטפו מכה תדמיתית. מעבר לזה – גם ג'מיני לא היה טוב מספיק. עם לא מעט טעויות, באגים משונים, וגרסאות חדשות שיוצאות כל פרק זמן קצר ומבלבלות את הציבור, גוגל הענקית לא מצליחה לגשר על הפער.
יש שמסבירים שגוגל אמנם מסוגלת להתמודד עם המתחרות טכנולוגית, אבל הפיתוח של המוצרים שלה נפגע גם בגלל הלחץ שלהם להגיב לשוק. בנוסף, השיווק שלהם מוגזם ומנותק מהמציאות, עם הרבה הדגמות שלא ממש מתממשות, כך שגם אם הטכנולוגיה כן טובה, ולפעמים אפילו מאוד – הפער הזה יוצר אכזבה, והפיצ'רים המשוכללים שלהם לא מקבלים מספיק תשומת לב.
בינה פתוחה
במקביל יש עוד זירות מעניינות שמתעוררות. זירת הקוד הפתוח מקבלת בוסט משמעותי אחרי ש־GPT-4 יוצא לאור. הרבה מודלים קטנים שמאומנים על ידי קבוצות מחקר עצמאיות, נעזרים ב־GPT-4 בתור המנחה של האימון. הם אוספים המון תשובות שהמודל הגדול נותן ומזינים אותן לטובת האימון של המודלים הקטנים שלהם, מה שבסופו של דבר מביא לביצועים שהולכים ומשתפרים גם של מודלים קטנים.
חברת "מטא" הגדולה (פייסבוק/אינסטגרם/ווצאפ) עושה מהלך מעניין ומשחררת מודלים לציבור באופן חופשי ובקוד פתוח. המודל שלהם, LLaMA 2 (שזה ר"ת טכניים, אבל גם החיה 'למה'), נחטף בהתלהבות, ועל בסיסו מאומנים עוד ועוד מודלים פתוחים שמשפרים אותו ומדייקים אותו לצרכים שונים. לאחר מכן יצא LLaMA 3, שגם הוא הכה את העולם בתדהמה וסיפק המון חומר חדש לעבוד איתו.
משתמש ממוצע לא תמיד מבין את המשמעות של מודלי שפה פתוחים, אבל יש לזה חשיבות אדירה. זה אומר קודם כל שהטכנולוגיה חופשית, שלא יתאפשר מצב שבו חברה אחת מחזיקה כלי עוצמתי באופן חסר פרופורציה לשאר העולם. שנית – מודלים כאלה ניתן להתאים לצרכים שונים וספציפיים, מה שמהווה כר פורה לסטארטאפים רבים.
מודלים פתוחים הם בדרך כלל גם מודלים קטנים ופחות מתוחכמים, אבל זה גם יתרון כי אפשר להריץ אותם על מחשב ביתי ואפילו על סמארטפון או מכשירים שונים באופן מקומי. כלומר, כל התהליך מתרחש על המכשיר בלי צורך בחיבור לאינטרנט. גם לזה יש יישומים מגוונים ומרתקים, ובעיקר חשיבות טכנולוגית שתתממש בהמשך.
אילון מאסק, שפרש מ-OpenAI אחרי שייסד אותה – פוצח ביוזמה חדשה בשם xAI. הוא מכריז על מטרת העל: "לבנות בינה מלאכותית שתהיה מחויבת לאמת", כלומר שלא תישלט על־ידי הטיות פוליטיות והנדסת תודעה. הוא משחרר את "גרוק" Grok – צ'אט בוט חצוף ומרענן שקורא תיגר על תרבות הפוליטיקלי-קורקט. הצ'אט פועל בתוך סביבת טוויטר ודולה ממנה מידע בזמן אמת, לצורך מתן תשובות. לא ברור כרגע אם גרוק הוא חצי גימיק או משהו עם היתכנות רצינית, אבל הוא בלי ספק מוסיף עוד פלפל לתחרות.
היכרות עם קלוד
בין כל המוני המודלים, שנגענו רק במקצתם, בולט בייחודיותו מודל נוסף שלא הזכרנו: קלוד. קלוד (Claude; על שם המדען קלוד שאנון) פותח על ידי חברת אנתרופיק, צוות פורש מ-OpenAI שבחר לשים דגש נוסף על נושא הבטיחות. איכשהו יצא שקלוד הוא המודל הראשון שגילה יכולות ממש טובות בעברית, וכשהוא יצא – קהילת הטכנולוגים בישראל נהרה אליו בהתלהבות.
הוא לא רק מבין עברית טוב ומתנסח מצוין, הוא גם מכיר דקויות תרבותיות שמודלים אחרים לא. הסגנון שלו מרגיש טבעי יותר מכולם, הוא מביע אופי של דמות סקרנית שרוצה ללמוד ולהשתפר, יודע לייצג רעיונות ודעות בצורה משכנעת, מעמיק בטקסטים ובודה סיפורים בצורה משעשעת ועשירה. רבים מרגישים שלקלוד יש אופי שנעים יותר לדבר איתו מאשר מודלים אחרים.
אבל קלוד הוא לא רק 'שותף שיחה', הוא גם כלי עבודה מדהים, במיוחד בכל מה שקשור לעבודה עם טקסטים ארוכים: ניתוח, סיכום, שאלת שאלות מורכבות, סגנון מחדש, שליפת מידע וארגון שלו, בקשת הערות וביקורת ועוד. קלוד מסוגל לקבל מאמרים שלמים לתוך 'חלון ההקשר' שלו, שזה אומר שהוא צופה בבת אחת בכל הטקסט ומתייחס אל כולו בו־זמנית בעת שהוא נותן תשובה. מומלץ לתרגל עבודה עם קלוד באופן יומיומי, וכך למצוא את החיבור איתו ולהתייעל. נפרט על כך יותר בחלק הפרקטי של פינתנו.
"GPT הכול"
נקנח את הסקירה ההיסטורית הזו עם המודל החדש של OpenAI ששוחרר לכלל הציבור ממש לאחרונה: GPT-4o. שם קצת מוזר, אבל שמות אף פעם לא היה הצד החזק של החברה הזו. מהו GPT-4o? ובכן, קשה לדעת. OpenAI לא מנדבים כמעט מידע טכני על המודל הזה, אבל אנשים שסקרו אותו הלוך ושוב מתרשמים שמדובר במודל ייחודי, חדש לגמרי, שלא באמת קשור ל־GPT-4 מלבד בשם.
נראה ש־OpenAI מנסים לספר סיפור שמדובר במודל קרוב ל־GPT-4 עם היתרונות של: מהיר יותר, זול יותר ו… פתוח לכולם לחוות אותו בחינם. לחוות – כי אחרי כמות מסוימת של הודעות (במהלך 3 שעות) הוא נחסם ומציע לנו לשלם, אבל אם נחכה כמה שעות הוא יחזור לפעול שוב.
מלבד מחיר (לשימוש מפתחים), מהירות, והתנסות חינם – יש ל־GPT-4o בשורה חדשנית אחרת: הוא נועד להיות "המודל של הכל" (ה־o בשם היא קיצור של omni שפירוש "הכל") או אולי נכון לומר "המודל של הקול". כי יחד עם היכולת שלו לקבל ולכתוב טקסט, GPT-4o יוכל גם לשמוע את הדיבור שלנו ולהבין את הטון, ואז לתת לנו מענה בקולו שלו, בזמן אמת, עם ניואנסים בטונציה שמדמים ממש כבר דיבור אמיתי.
זה מלחיץ ומופלא בו זמנית, וההדגמות הקצרות ששוחררו בינתיים נראות מבטיחות, אם כי קשה להתרשם מהדגמה קצרה שמגיעה מהיצרן עצמו. המודל הקולי אמור להיות משוחרר בשבועות הקרובים, ואולי עד שהכתבה תגיע אליכם הוא כבר יהיה בחוץ. אבל גם זה רק חלק ממה ש־GPT-4o מבשר. כי בנוסף לעיבוד-קולי-דו-כיווני-בזמן-אמת, הם מדברים גם על יכולת יצירת תמונות. זה נורא מעניין, ובעצם זו פעם ראשונה שמודל שהוא בעיקרו מודל שפה מייצר גם תמונות, שלא באמצעות מודל תמונה חיצוני.
בהקשר ההיסטורי שגללנו פה – העניין של GPT-4o הוא שזה כנראה (זו הערכה בלבד) מודל פחות כבד מקודמו, שמנצל את הטכניקות המגוונות של אימון מודלים קטנים כדי להצטיין במגוון תחומים, כמו שקהילת הקוד הפתוח חקרה במהלך הזמן.
בינתיים, העולם מצפה מאוד לחידושים הבאים בתחום הקוד הפתוח, GPT-5 או המודל הבא של קלוד, ונראה שהמירוץ לא הולך להאט בזמן הקרוב. המודלים שנעשים מפותחים יותר יוכלו להשתלב במערכות מורכבות, שם נדרשת אוטומציה גבוהה יותר ופחות מגע או תקשורת רציפה, וכנראה שעם הזמן נראה אותם מקבלים סמכויות ניהול בכל מיני מערכות, ופוטרים אותנו מהיבטים שונים של העבודה. נקווה שהשינוי הזה ייטיב איתנו ולא להיפך.
בתכל'ס – הדרכה מעשית. והפעם: מתקדמים על קלוד.
- ניגשים לאתר https://claude.ai
- נרשמים באמצעות המייל, ועם אימות SMS.
- אחרי הרשמה תגיעו למסך הראשי, בו תראו את היסטוריית השיחות שלכם ותוכלו גם לפתוח בשיחה חדשה. כתיבה בתיבת הטקסט תבצע חיפוש בכותרות של השיחות הקודמות, או שתהווה פתיחה של שיחה אם תלחצו על הכפתור החום Start Chat
- לחיצה על האייקון של האטב המשרדי תאפשר לכם לצרף קבצים מסוג תמונה או טקסט. קבצי וורד ו-PDF יתקבלו בברכה, כל עוד הטקסט בתוכם קריא למודל. PDF של ספר סרוק, למשל, לא יעבוד באופן הזה.
- קלוד יכול לשלב תמונות בשיחה ולהתייחס אליהן. הוא יכול לייעץ לגבי ניתוח של גרפים, להציע פתרון לבעיה במכשיר שאנו מצלמים לו, לזהות צמחים מיוחדים וכל מיני משימות שאפשר לדמיין שקשורות לניתוח ויזואלי. אם תרצו לקבל מחמאה, שלחו לו סלפי שלכם ותבקשו שיפרגן 🙂.
- עבודה עם קבצים היא אחת החוזקות המשמעותיות של קלוד ובכלל של מודלי שפה, מכיון שככל שנעגן אותם יותר למידע אמיתי הם פחות יטעו לגבי עובדות שונות שנשאל אותם. אני משתמש בקלוד הרבה כדי לסכם תמלולים של הרצאות או ריאיונות שלמים, ואפשר גם לבקש שינסח פוסטים לרשתות החברתיות מתוך מאמר מסוים. במקרה כזה אני ממליץ להוסיף כמה משפטים בשפה שלכם, כדי לשמור על הגוון האישי, אבל את רוב התוכן אפשר להשאיר לקלוד והוא עושה עבודה יפה (כמובן שצריך לעבור על התוצר ולראות שאין טעויות או שגיאות כתיב).
- לקלוד יש 'חלון הקשר' של עד 200 אלף טוקנים. מה שזה אומר: הוא מחזיק בבת אחת כמות מסוימת של טקסט ששווה לכמה מאות עמודים. בעברית זה הרבה פחות בגלל האופן שבו הוא מפרק את המילים – אז במקרה הטוב זה מגיע ל-50 עמודים, שזה עדיין יפה. זה אומר שתוכלו לדוגמה לתת לו מאמר של 20 עמודים, ולהמשיך לפתח איתו שיחה כל עוד לא חרגתם מחלון ההקשר. כשתגיעו למקסימום תקבלו הודעה והשיחה תסתיים. כל עוד השיחה לא הסתיימה המשמעות היא שקלוד 'זוכר' את כל מה שדיברנו איתו עד עכשיו, כולל התוכן של הקבצים שצורף לו כחלק מהשיחה.
- קלוד לא לומד משיחה לשיחה. לפעמים זה מבלבל כי הוא עשוי לספר לכם שהוא כן לומד, אבל אל תאמינו לו. בכלל אל תאמינו לו אף פעם לשום דבר. לא למה שהוא מספר ולא לעובדות שהוא נותן. בכל מקרה שהמידע שהוא מוציא קריטי עבורכם – בדקו אותו! זו נקודה מאוד חשובה כי רבים וטובים נופלים בזה, מאחר שהוא מומחה בניסוח תוכן באופן משכנע וטבעי. אתם עלולים לקבל ממנו ציטוטים ממאמרים שלא קיימים, מדרשי חז"ל מצוצים מהאצבע, ועוד. זה לא אומר שהוא חסר ערך – יש המון שימושים מדהימים שאפשר לעשות איתו, אלא שצריך גם לנקוט באמצעי זהירות ולהכיר את המגבלות.
- לכל שיחה מהעבר יש כותרת שניתנת באופן אוטומטי, אבל ניתן (ומומלץ. יקל עליכם בחיפוש) לשנות את הכותרת בלחיצה עליה בתוך הצ'אט עצמו ובחירה ב-Rename
- מודל שפה הוא כלי מגוון מאוד שכל אחד יכול למצוא בו עזרה לדברים אחרים. אני ממליץ פשוט להעיז ולנסות. מצד אחד לא להתייאש גם כשאתם לא מקבלים את מה שאתם מבקשים או שהוא מאכזב באיכות התוצרים, זה בסדר. מצד שני להבין שהוא לא מסוגל להכל. צריך פשוט לנסות שוב ושוב מכמה כיוונים, עד שאתם מרגישים שקיבלתם ממנו ערך, ובנקודה הזו אפשר לחזור ולעבוד איתו שוב ולקבל עוד ערך בעתיד.
- מודל שפה, וגם קלוד כמובן, מצוין בתור שותף לסיעור מוחות. בכל נושא שאתם רוצים מישהו (או משהו) לצידכם שיעזור לכם לארגן את המחשבות שלכם, ושיאיר לכם עוד זווית שאולי לא חשבתם עליה. גם במהלך לימוד אפשר להשתמש בו בתור מחברת שלתוכה מסכמים תובנות. אלא שזו מחברת שגם יכולה לחוות את דעתה בתגובה, ולא רק להיות דף פסיבי, שזה מעניין.
- אל תהססו להנחות את קלוד איך אתם רוצים שהוא יתנהג איתכם. למשל האם להיות ישר ולעניין ולא להעמיס, או שאתם רוצים שהוא ינמק כל תשובה שהוא נותן באופן מפורט. אפשר גם לבקש ממנו לאמץ קווי אופי שונים, להיות מצחיק או ציני, או ליצן מטורלל, או לדבר כמו מומחה בנושא מסוים ולהשתמש בביטויים מקצועיים (משהו שגם יכול לעזור בכל מיני מקרים). לפעמים כשמבקשים ממנו לדבר כמו מומחה בתחום ספציפי – העצות שלו באמת משתפרות. שווה בדיקה!
- ושוב – מאוד חשוב – לא להאמין לשום דבר בלי בדיקה. אם מדובר על מקרה שאתם נשענים עליו.
בהצלחה. ובעיקר, תיהנו, תבואו סקרנים ותרגישו איפה אתם נתרמים.
תציג את עצמך
"חגי און, אבא ל־2 ילדים חמודים, מתעסק בבינה מלאכותית מאז התואר ב־1998. עשיתי התמחות, כתבתי מודלים מסחריים, ואני מאוד אוהב ליצור עם בינה מלאכותית. בנוסף אני גם מאמן קונג-פו".
ספר על משהו מעניין שעשית?
"ב־2016 מימשתי מודל מסחרי מאפס, יחד עם עוד מתמטיקאי. המודל ניתח שלל איוונטים (אירועים) שמגיעים מאפליקציות. בנינו ניתוח של מסעות משתמשים באפליקציה כדי לנבא את ההתנהגות שלהם, והפקנו תובנות איך כדאי לעצב טוב יותר את האפליקציה, על ידי שידענו לזהות טוב יותר את הקשר בין אירוע נקודתי להקשר רחב יותר".
מה לדעתך הביא לפריצה של מודלי שפה בשנתיים האחרונות?
"הרגע הזה שאפשר היה לשוחח עם מודל שפה כמו עם חבר, ולא כמו עם רובוט, זה השינוי הגדול. זה קרה הודות להתפתחות של מספר גורמים במהלך השנים. אבל אני חושב שברמה הציבורית זו האיכות שיצרה את השינוי".
זה מעניין. כי היום כשאנשים מדברים על דברים רובוטיים, למשל 'קול רובוטי' או 'תנועה רובוטית', מדברים על משהו מקוטע ותבניתי, ובעצם הולך ומתברר שהרובוטים בעתיד לא יהיו כאלה
"נכון מאוד. טוב שהזכרת את עניין הקול. אני חושב שהשלב הבא בהתפתחות של מודלי שפה יהיה בהיבט של מולטי-מודאליות, שילוב של מספר חושים בו זמנית. הרי המוח שלנו תופס את המציאות דרך מגוון חושים שאנחנו קולטים בבת אחת, זה מספק לנו איכות אחרת".
תן דוגמה
"גם בחוויה שלנו, לדבר עם מודל קולי שמרגיש אנושי, זו כבר תהיה התקדמות משמעותית. אני חושב שהדוגמה הטובה ביותר זה מה ש־OpenAI הציגו איך סאל קהאן (מייסד "אקדמיית קהאן" באינטרנט), יושב עם הבן שלו והבינה המלאכותית משמשת בתור מורה פרטי שמנחה את הבן איך לפתור תרגיל. זה כבר מרגיש ממש קרוב לדבר האמיתי".
איך זה בעצם קשור למודלי שפה דווקא?
"שפה משמשת להבנה לא רק של תוכן מילולי אלא גם של תמונה ואפילו טונציה. אם למשל בעבר הבנו תמונה דרך זיהוי של עצמים – ההתפתחות של מודלי השפה ובמיוחד אלגוריתם Transformers איפשרה לנו לנתח את הסיפור של התמונה, מה מתרחש בה בעצם, מעבר לעצמים שמופיעים בה. זו הבנה הרבה יותר עמוקה והרבה פעמים קריטית, להבנה הבסיסית של התמונה. גם השינויים הטונאליים בקול כמובן מתקשרים לתוכן הנאמר, לכן מודל מולטי-מודאלי גם עוזר לשאר ה'מודולים', כמו תמונה או קול, לקבל משמעות טובה יותר, וגם מסייע למודל להתייחס לעולם באופן טוב יותר".
מה דעתך על סוכנים שיוכלו לבצע משימות בעולם או ממש להחליף עובדים?
"יש כיום כלי בשם Devin שכבר מתחיל להראות כיוון כזה בתחום התכנות. הוא לא רק כותב קוד אלא גם רואה את התוצאה ומסוגל בעצם לדבג (לתקן שגיאות) את עצמו. זה התחלה".
מצד אחד הייתה הפתעה גדולה כשמודלי שפה מסוג ChatGPT התגלו, הרבה אנשים הופתעו אבל גם החוקרים עצמם הופתעו. מצד שני נראה שאנחנו קצת תקועים כרגע. מה יביא לפריצה הבאה?
"ראשית, יש עוד המון יישומים לפתח והרבה פוטנציאל שלא מומש באופן שבו אנו לוקחים את מודלי השפה לחיים לתחומים רבים ומגוונים. שנית, אני מעריך שנראה התקדמות משמעותית ביכולת ההבנה של המודלים וגם בהטמעה הנרחבת שלהם בחיים שלנו בעקבות המולטי-מודאליות. כשהמודלים יהיו גם קשורים לרובוטים, יבינו את הסביבה ויתקשרו איתנו בקול, באופן שמרגיש מאוד טבעי".
יש לך טיפים על שימוש במודלי שפה בחיי היומיום?
"לפעמים אנחנו קצת עצלנים ושואלים שאלה מאוד קצרה בטקסט, ומצפים לקבל בדיוק מה שאנחנו רוצים. אבל אם לא הסברנו באופן ספציפי מה אנחנו רוצים – התשובות יהיו כלליות והרבה פעמים לא מספקות. עכשיו כשזה עובר לדיבור אולי יהיה לנו קל יותר לפרט ולדייק את עצמנו, וככה יש סיכוי טוב יותר לקבל תשובות שבאמת יעזרו לנו. גם אם קיבלתם תשובה לא טובה – לא נורא. אל תוותרו. קחו את זה כאתגר מעניין. בתור כלי לסיעור מוחות והתייעצות בכל תחום זה מצוין, מדי פעם זה יכול להאיר לנו זווית שלא חשבנו עליה".
