拯救2050 - 版本历史

Jake：/* 社会与伦理风险 */

2026-07-31T07:19:59Z

社会与伦理风险

Jake：/* 反身性治理：让集体意识成为主导的呈现机制 */

2026-07-31T07:17:11Z

反身性治理：让集体意识成为主导的呈现机制

Jake：/* 分阶段实施路线 */

2026-07-31T07:13:49Z

分阶段实施路线

Jake：/* 关键技术分析 */

2026-07-31T07:11:47Z

关键技术分析

Jake：/* 预测聚合技术：从统计聚合到模拟式聚合 */

2026-07-31T04:13:57Z

预测聚合技术：从统计聚合到模拟式聚合

Jake：/* 背景 */

2026-07-31T04:05:01Z

背景

2026年7月30日 (四) 07:35 Jake

2026-07-30T07:35:14Z

显示更改

Jake：/* 反身性治理：让集体意识成为主导的呈现机制 */

2026-07-30T06:58:57Z

反身性治理：让集体意识成为主导的呈现机制

Jake：/* 可行性分析 */

2026-07-30T06:46:39Z

可行性分析

Jake：/* 历史 */

2026-07-30T06:45:55Z

历史

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 最后是最深层的一类风险："集体意识"的代表性问题。平台的参与者结构若存在系统性的偏向（地域、语言、阶层、数字鸿沟），则所谓"行星意志"不过是优势群体的意志穿上了整体的外衣；而不同文化对"好的2050"的想象本就不同，单一的"预测世界"可能演变为一种未来叙事的霸权。此外，行星级预测所需的海量数据也涉及隐私与数据权利问题。缓解路径包括：以多元价值与多情景的表示替代单一聚合指标；通过低门槛参与机制与抗女巫的身份验证（如人格证明）保障参与的广泛性与真实性；以及在数据层建立最小化采集与用途约束的规范。
-**潜在风险分类与缓解路径总览**
+{| class="wikitable"
+|+ 潜在风险分类与缓解路径总览
-| 风险类别 | 主要表现 | 缓解路径 |
+|-
-|---|---|---|
+! 风险类别 !! 主要表现  !! 缓解路径
-| 反身性风险 | 悲观预言的自我实现；预测成为目标后的失真与信任消耗（古德哈特效应） | 条件概率表述；多情景并列呈现；治理机制约束反身性方向 |
+|-
-| 认知单一化 | 同源AI预测者的相关误差被聚合放大；模拟器偏差制度化 | 奖励低相关性预测者；多模拟器竞争；模拟器纳入结算循环 |
+|  反身性风险 || 悲观预言的自我实现；预测成为目标后的失真与信任消耗（古德哈特效应） || 条件概率表述；多情景并列呈现；治理机制约束反身性方向
-| 操纵与俘获 | 大资金扭曲共识；话语操纵结算；运营者篡夺“行星意志” | 协议化与去中心化；操纵检测与审计；人工申诉；社区分叉权 |
+|-
-| 制度与监管 | 赌博定性；跨境法律冲突；博彩化异化；长周期合约合规风险 | 合规先行；非金钱激励补充；监管沙盒 |
+| 认知单一化 || 同源AI预测者的相关误差被聚合放大；模拟器偏差制度化 || 奖励低相关性预测者；多模拟器竞争；模拟器纳入结算循环
-| 社会与伦理 | 参与者偏向导致“代表性失真”；未来叙事霸权；隐私与数据权利 | 多元价值与多情景表示；低门槛参与与人格证明；数据最小化规范 |
+|-
 ==分阶段实施路线==

←上一版本		2026年7月31日 (五) 07:17的版本
第110行：		第110行：

	这一领域几乎是一片无人区——因为行星级的自我实现系统从未存在过。但它恰恰决定了这个计划最终是"拯救"2050，还是"绑架"2050：区别只在于，那个呈现未来的器官，究竟属于所有人，还是只属于它的建造者。		这一领域几乎是一片无人区——因为行星级的自我实现系统从未存在过。但它恰恰决定了这个计划最终是"拯救"2050，还是"绑架"2050：区别只在于，那个呈现未来的器官，究竟属于所有人，还是只属于它的建造者。
		+
		+	==潜在风险分析==
		+	拯救2050计划的雄心越大，其失败模式的后果就越严重。本节将主要风险分为五类，并给出相应的缓解思路。需要强调的是，这些风险大多并非计划的外生威胁，而是内生于其成功本身——因此，风险分析不是对计划的否定，而是其设计约束的一部分。
		+
		+	===反身性风险：自我实现与自我挫败===
		+
		+	平台越成功，预测的反向作用就越强，这带来两种失败模式。其一是悲观的自我实现：如果"预测世界"呈现出不乐观的未来并被广泛信任，可能引发恐慌、短视的资源争夺或"既然注定失败则无需努力"的集体放弃，从而使悲观未来真的兑现。其二是自我挫败与失真：当预测被当作目标或政策依据时，被预测对象会针对性地改变行为，使原预测失效（古德哈特定律[33]）；而预测一旦频繁"失灵"，平台的信任资本将被快速消耗。缓解路径包括：将预测表述为条件概率（"若不采取行动，则……"）而非宿命式断言；以多情景并列呈现替代单一"预测的现实"；以及通过第3.3节的治理机制约束反身性作用的方向。
		+
		+	===认知单一化与系统性偏差===
		+
		+	当平台上的预测者大量使用同源的AI模型与同源数据时，其误差是相关的，经典聚合理论赖以成立的独立性假设随之失效——聚合非但不能抵消错误，反而会放大共同的盲点。更进一步，如果"预测的现实"由少数模拟器生成，模拟器自身的结构性偏差将被制度化，并以"客观未来"的面貌输出。缓解路径包括：在激励机制中显式奖励低相关性的预测者；要求多个相互独立、相互竞争的模拟器并存；并将模拟器本身纳入与预测者相同的结算与校验循环（见第3.2节）。
		+
		+	===操纵与叙事权俘获===
		+
		+	一个被广泛信任的预测平台，本身就是操纵的诱因：大资金可以扭曲市场价格与"共识"，话语策略可以操纵自然语言结算的判定，而掌握了"呈现器官"的运营者则可能自称代表行星意志——即第3.3节所述的"公意篡夺"陷阱。缓解路径包括：平台协议化、去中心化，避免单一实体控制；建立市场操纵检测与异常交易审计；结算过程保留人工申诉与复核通道；以及保留社区的"分叉权"——当呈现不再忠实，参与者可以带着数据与规则离开。
		+
		+	===制度与监管风险===
		+
		+	预测市场在多数法域仍面临"赌博"定性的风险，跨境参与更会引发复杂的法律冲突；即便在已经合法化的市场，也已出现滑向体育博彩、以成瘾性交易替代信息聚合的异化迹象[2][21]。此外，面向2050年的长周期合约若设计不当，可能触碰非法集资与证券监管红线。缓解路径包括：合规先行，在既有监管框架（如事件合约的期货监管通道[20]）内设计产品；探索声誉、荣誉等非金钱激励以部分替代金钱结算；以及与监管机构共建"沙盒"式的试验空间。
		+
		+	===社会与伦理风险===
		+
		+	最后是最深层的一类风险："集体意识"的代表性问题。平台的参与者结构若存在系统性的偏向（地域、语言、阶层、数字鸿沟），则所谓"行星意志"不过是优势群体的意志穿上了整体的外衣；而不同文化对"好的2050"的想象本就不同，单一的"预测世界"可能演变为一种未来叙事的霸权。此外，行星级预测所需的海量数据也涉及隐私与数据权利问题。缓解路径包括：以多元价值与多情景的表示替代单一聚合指标；通过低门槛参与机制与抗女巫的身份验证（如人格证明）保障参与的广泛性与真实性；以及在数据层建立最小化采集与用途约束的规范。
		+
		+	潜在风险分类与缓解路径总览
		+
		+	\| 风险类别 \| 主要表现 \| 缓解路径 \|
		+	\|---\|---\|---\|
		+	\| 反身性风险 \| 悲观预言的自我实现；预测成为目标后的失真与信任消耗（古德哈特效应） \| 条件概率表述；多情景并列呈现；治理机制约束反身性方向 \|
		+	\| 认知单一化 \| 同源AI预测者的相关误差被聚合放大；模拟器偏差制度化 \| 奖励低相关性预测者；多模拟器竞争；模拟器纳入结算循环 \|
		+	\| 操纵与俘获 \| 大资金扭曲共识；话语操纵结算；运营者篡夺“行星意志” \| 协议化与去中心化；操纵检测与审计；人工申诉；社区分叉权 \|
		+	\| 制度与监管 \| 赌博定性；跨境法律冲突；博彩化异化；长周期合约合规风险 \| 合规先行；非金钱激励补充；监管沙盒 \|
		+	\| 社会与伦理 \| 参与者偏向导致“代表性失真”；未来叙事霸权；隐私与数据权利 \| 多元价值与多情景表示；低门槛参与与人格证明；数据最小化规范 \|

	==分阶段实施路线==		==分阶段实施路线==

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 ==分阶段实施路线==
+[[文件:分阶段路线图.png|替代=分阶段路线图|缩略图|分阶段路线图]]
 我们建议按三个阶段推进。第一阶段（近期，1~5年）：选择一至两个垂直领域（如气候相关事件、技术发展趋势）建立预测平台原型，重点攻克自然语言预测的自动规范化与自动结算，验证开放式众包与激励机制。第二阶段（中期，5~15年）：建设跨领域的模拟式聚合器，将结算后的预测接入模拟平台，对外提供"未来引擎"式的查询服务，并在合规框架内运行长周期预测合约。第三阶段（远期，15年以上）：推动平台向行星量级参与扩展，完善反身性治理机制，使2050"预测世界"成为持续演化、公共检视的对象，并探索集体意识呈现的制度化形态。

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 这一领域几乎是一片无人区——因为行星级的自我实现系统从未存在过。但它恰恰决定了这个计划最终是"拯救"2050，还是"绑架"2050：区别只在于，那个呈现未来的器官，究竟属于所有人，还是只属于它的建造者。
 = 参考文献 =
 <references />

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	如果说结算解决的是"对错"问题，那么聚合解决的就是"智慧"问题。然而，本计划所构想的聚合，远比现有的加权平均、极化修正（extremization）<ref name="satopaa2014">Satopää, V. A., Baron, J., Foster, D. P., Mellers, B. A., Tetlock, P. E., & Ungar, L. H. (2014). Combining Multiple Probability Predictions Using a Simple Logit Model. ''International Journal of Forecasting'', 30(2), 344–356.</ref>、市场聚合、集成学习等统计方法激进：它是一种'''基于大规模模拟的聚合'''。		如果说结算解决的是"对错"问题，那么聚合解决的就是"智慧"问题。然而，本计划所构想的聚合，远比现有的加权平均、极化修正（extremization）<ref name="satopaa2014">Satopää, V. A., Baron, J., Foster, D. P., Mellers, B. A., Tetlock, P. E., & Ungar, L. H. (2014). Combining Multiple Probability Predictions Using a Simple Logit Model. ''International Journal of Forecasting'', 30(2), 344–356.</ref>、市场聚合、集成学习等统计方法激进：它是一种'''基于大规模模拟的聚合'''。
		+	[[文件:叠加、塌缩再演化循环.png\|替代=叠加、塌缩再演化循环\|缩略图\|叠加、塌缩再演化循环]]

	这一构想的骨架如下。首先，需要一个大型的（可能也是行星级的）'''模拟平台'''。任何预测都可以被置入这个平台，与其他事件、其他预测相互耦合，从而构建出完整的未来场景。在这个意义上，每一种预测都仿佛一个"波函数"：它不是对未来的一个断言，而是未来世界状态之上的一种可能性分布。当不同的预测不断加入，它们之间发生"叠加"——彼此耦合、彼此约束，共同编织出越来越完整的未来图景。聚合器的职责，便是根据输入的各类预测，使这些叠加的可能性"塌缩"为一种或多种'''"预测的现实"'''——具体、连贯、可供检视的未来世界。而当时间推进到预测所指的时间点，真实发生的观测将作为反馈进入系统，修正聚合器的模拟部分——相当于一次"测量"使波函数塌缩——随后系统以修正后的状态为起点，再度演化出更多未来的"波函数"。		这一构想的骨架如下。首先，需要一个大型的（可能也是行星级的）'''模拟平台'''。任何预测都可以被置入这个平台，与其他事件、其他预测相互耦合，从而构建出完整的未来场景。在这个意义上，每一种预测都仿佛一个"波函数"：它不是对未来的一个断言，而是未来世界状态之上的一种可能性分布。当不同的预测不断加入，它们之间发生"叠加"——彼此耦合、彼此约束，共同编织出越来越完整的未来图景。聚合器的职责，便是根据输入的各类预测，使这些叠加的可能性"塌缩"为一种或多种'''"预测的现实"'''——具体、连贯、可供检视的未来世界。而当时间推进到预测所指的时间点，真实发生的观测将作为反馈进入系统，修正聚合器的模拟部分——相当于一次"测量"使波函数塌缩——随后系统以修正后的状态为起点，再度演化出更多未来的"波函数"。

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 年之后，外部环境与本计划的构想都发生了深刻的演进。从技术上看，预测的关键基础设施正加速成熟：到2026年，AI预测系统在公开预测竞赛中已稳定超越普通公众，并逼近顶尖人类预测者的水平<ref name="metaculus2026">Metaculus (2026). [https://www.metaculus.com/notebooks/43363/ai-forecasting-in-2026/ AI Forecasting in 2026: What 11 Analyses Say].</ref>；以集合预报与数据同化为代表的大规模模拟范式，正从天气领域扩展到整个地球系统的数字孪生<ref name="bauer2021">Bauer, P., Stevens, B., & Hazeleger, W. (2021). A Digital Twin of Earth for the Green Transition. ''Nature Climate Change'', 11, 80–83.</ref>；事件合约市场也在美国被纳入期货监管框架，预测的众包与激励第一次具备了成熟的制度通道<ref name="crs_report">Congressional Research Service. Prediction Markets: Policy Issues for Congress (IF13187). 美国国会研究服务局报告。</ref>。与此同时，计划的定位也愈发清晰：其首要目标是预测本身——以长周期自动结算为地基、以基于大规模模拟的聚合为核心，建成一台行星级的"未来引擎"；而"[[自我实现预言]]"不再被视为计划的既定路径，而是被审慎地视为一种内生于成功的可能性，它要求平台提前建立反身性治理机制，使行星级的集体意识得以忠实地呈现（参见"关键技术突破"一节）。
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 拯救2050计划的实现，依赖于预测科学、[[人工智能]]与机制设计等多个领域的协同进展。在所有支撑性技术之中，有三项处于整个计划的枢纽位置，它们的突破与否将直接决定计划的成败。按照优先级排序，它们分别是：[[长周期自动结算]]技术、[[预测聚合]]技术，以及[[反身性治理]]机制。值得强调的是，这三者并非彼此孤立：结算技术为平台提供"判官"，聚合技术为平台提供"大脑"，而反身性治理则要回答"这个大脑究竟代表谁"。
 === 长周期自动结算技术 ===

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	2023年之后，外部环境与本计划的构想都发生了深刻的演进。从技术上看，预测的关键基础设施正加速成熟：到2026年，AI预测系统在公开预测竞赛中已稳定超越普通公众，并逼近顶尖人类预测者的水平<ref name="metaculus2026">Metaculus (2026). [https://www.metaculus.com/notebooks/43363/ai-forecasting-in-2026/ AI Forecasting in 2026: What 11 Analyses Say].</ref>；以集合预报与数据同化为代表的大规模模拟范式，正从天气领域扩展到整个地球系统的数字孪生<ref name="bauer2021">Bauer, P., Stevens, B., & Hazeleger, W. (2021). A Digital Twin of Earth for the Green Transition. ''Nature Climate Change'', 11, 80–83.</ref>；事件合约市场也在美国被纳入期货监管框架，预测的众包与激励第一次具备了成熟的制度通道<ref name="crs_report">Congressional Research Service. Prediction Markets: Policy Issues for Congress (IF13187). 美国国会研究服务局报告。</ref>。与此同时，计划的定位也愈发清晰：其首要目标是预测本身——以长周期自动结算为地基、以基于大规模模拟的聚合为核心，建成一台行星级的"未来引擎"；而"[[自我实现预言]]"不再被视为计划的既定路径，而是被审慎地视为一种内生于成功的可能性，它要求平台提前建立反身性治理机制，使行星级的集体意识得以忠实地呈现（参见"关键技术突破"一节）。		2023年之后，外部环境与本计划的构想都发生了深刻的演进。从技术上看，预测的关键基础设施正加速成熟：到2026年，AI预测系统在公开预测竞赛中已稳定超越普通公众，并逼近顶尖人类预测者的水平<ref name="metaculus2026">Metaculus (2026). [https://www.metaculus.com/notebooks/43363/ai-forecasting-in-2026/ AI Forecasting in 2026: What 11 Analyses Say].</ref>；以集合预报与数据同化为代表的大规模模拟范式，正从天气领域扩展到整个地球系统的数字孪生<ref name="bauer2021">Bauer, P., Stevens, B., & Hazeleger, W. (2021). A Digital Twin of Earth for the Green Transition. ''Nature Climate Change'', 11, 80–83.</ref>；事件合约市场也在美国被纳入期货监管框架，预测的众包与激励第一次具备了成熟的制度通道<ref name="crs_report">Congressional Research Service. Prediction Markets: Policy Issues for Congress (IF13187). 美国国会研究服务局报告。</ref>。与此同时，计划的定位也愈发清晰：其首要目标是预测本身——以长周期自动结算为地基、以基于大规模模拟的聚合为核心，建成一台行星级的"未来引擎"；而"[[自我实现预言]]"不再被视为计划的既定路径，而是被审慎地视为一种内生于成功的可能性，它要求平台提前建立反身性治理机制，使行星级的集体意识得以忠实地呈现（参见"关键技术突破"一节）。
−
−	~~== 可行性分析 ==~~
−	~~我们将从技术发展和社会实践两个大的方向论证该项目的可行性。~~
−
−	~~=== 技术发展 ===~~
−	首先，从技术发展的角度来看，构建这样的全球预测平台是可行的。我们将从人工智能技术、众包预测技术，以及其它领域的发展分别论述这种大尺度的预测的可行性。
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−	~~==== 人工智能 ====~~
−	~~站在2023年这个时间点，人工智能的发展已经从“[[大数据]]”到“[[大模型]]”的转变，而接下来的下一个阶段，将有可能是“[[大预测]]”。~~
−
−	进入21世纪以来，随着互联网，特别是移动互联网的发展，各大互联网平台级公司汇聚了海量的数据，如何从这些数据中挖掘出有用的信息成为了人们面临的重要难题。面对[[大数据]]，传统的以符号推理为基础的第一代人工智能技术已经不能适应时代的发展，而以[[深度神经网络]]与[[机器学习]]技术为主导的第二代人工智能成为了处理[[大数据]]的有利武器。随着人们将网络的层数设计得越来越深，随着模型的参数量逐级增大，人们发现，只要有海量数据的存在，[[神经网络]]就仿佛可以无限地提升、延展其能力。特别是在[[自然语言处理]]领域中，“[[大语言模型]]”（Large Language Model）随着模型参数量的不断提升，竟然能获得令人吃惊的所谓的[[涌现能力]]。
−
−	进一步，[[大模型]]的发展将突破传统的语言模式，而朝向[[多模态]]和多领域的方向进一步延展。因此，我们可以预想到，不同的领域只要有数据的存在，都会构建该领域的[[大模型]]，而这些大模型的出现将会大大提高该领域的预测准确度。以天气系统为例，天气系统的[[大模型]]已经出现了，通过学习海量的历史数据，该模型可以掌握天气系统的运行规律，从而为更加精准而长期的预测奠定了基础。
−
−	然而，很多现实中的复杂问题，其难点并不在于一两个特定的领域，而是在不同系统之间的互动和耦合。以天气系统为例，很可能精准的天气预报不仅仅与天气系统有关，还会跟地球系统，乃至太阳系系统有关，也会与人类的大规模活动有关。所以，要想提升[[复杂系统]]的预测效果，就必须融合多种系统的预测水平，并融合不同领域的预测，这就是前文提到的[[大预测]]。
−
−	要实现多个领域模型进行融合的[[大预测]]技术，就必须产生融合多种预测结果的技术。由于不同领域的、不同范围的预测是针对不同的时间点，并在不同的时间尺度上完成的，因此，要融合多种模型的结果，就必须对数据进行多尺度的融合，这就需要多模态融合技术的出现。如果将所有的预测都转换为语言，那么目前的[[大语言模型]]技术已可以胜任这一需求。
−
−	~~==== 众包与Web3.0 ====~~
−	能够完成预测任务不仅仅依靠[[人工智能]]的力量，同样可以依靠人类的[[群体智能]]，这就要用到[[众包]]与[[人类计算]]等技术。目前，为了完成预测任务，已有多种基于[[预测市场]]的[[众包]]平台被开发出来，例如对总统选举进行预测的众包平台。这些技术都已经可以实现。
−
−	另一方面，为了更好地激励不同个人，不同机构参与到预测技术中来，[[大预测\|拯救2050]]计划需要建立一种激励机制，这可以通过结合[[Web3.0]]技术加以实现。
−
−	~~==== 其它领域的发展 ====~~
−	全球系统作为一个复杂系统目前已经得到了越来越多人的关注。例如，全球气候系统就是一个典型的复杂系统研究对象，人们正在试图提升对全球气候系统的预测能力。再如，全球人口系统的预测问题、经济系统的预测都可以被纳入[[拯救2050]]计划的考虑范围之内。然而，这些领域的发展大多只局限在一两个领域，通过一种非常粗糙的方式进行预测，因此无法考虑全球各个子系统之间的关联。虽然一些早期的基于动力系统的全球预测系统模型考虑了跨领域的交互作用，但是这与目前的基于AI[[大模型]]技术的预测还相差甚远。但是，这些分领域的研究对于[[拯救2050]]计划来说仍然具有很高的参考价值。
−
−	~~=== 社会实践 ===~~
−	从社会实践意义上来说，这一计划具有一定的可行性。无论是个人还是机构，都希望自己能够准确地掌握未来的信息。因此，自古以来，预测技术始终是人类热衷于开发的一项技术，从[[易经占卜]]到[[数学模型]]再到今天的[[人工智能]]技术，预测都是一个核心的问题。然而，传统的预测方式往往过于片面和单一，而且不同人、不同机构作出的预测彼此之间并没有形成交集，这就使得预测问题的求解始终无法突破其规模和精度的限制。然而，正如成功地预测少数股票的涨落能够获得巨大的投资回报一样，一项成功的预测是可以为人们带来巨大的价值反馈的。因此，一个众多预测的聚合平台呼之欲出。
−
−	这一预测聚合平台与今天的搜索引擎具有一定的相似性。首先，搜索引擎是通过网络爬虫等技术手段，将互联网上的所有信息都搜集起来，并加以一定的整理和展示。与此同时，当用户输入想查询的信息后，搜索引擎就可以反馈相应的搜索结果。同样的道理，一个预测的大规模聚合平台也可以通过收集各类预测模型和预测判断，而形成一个庞大的未来“事实”的预测数据库。同样，每个用户可以像使用搜索引擎的方式一样在这样的预测聚合平台上搜索关于未来的信息。因此，从某种意义上来说，我们可以将这样的搜索引擎成称为“未来引擎”。
−
−	随着预测技术的提高，以及众多预测结果的汇聚，系统给出的预测将会越来越准确，从而可以创造更大的社会价值，吸引更多的人加入。慢慢地，随着加入人越来越多，则系统将有可能演化成为一个[[自我实现预言]]的系统。

	== 关键技术突破 ==		== 关键技术突破 ==

@@ 第16行： / 第16行： @@
 == 历史 ==
-然而，自2017年以后，虽数次想推进这一计划却始终没有太大进展。主要原因是，该计划所牵扯到的领域过多，实施起来难度太大。然而，到了2023年，随着人工智能在自然语言处理领域中获得巨大突破，因此通过语言的方式综合人们对未来的预测具备了可能性，于是该计划又一次被提起，并以新的方式展现。
+[[拯救2050]]这一计划的思想源头可以追溯到2016年，这一年[[集智俱乐部]]组织出版了[[走近2050]]这一本众包图书<ref name="zoujin2050">集智俱乐部 (2016). 《走近2050：注意力、互联网与人工智能》. 人民邮电出版社.</ref>。在该书中，[[集智俱乐部]]详细描述了[[集体注意力]]、[[互联网]]以及[[人工智能]]的未来发展情景。同一年，关于2050年预测的书籍还有一本书，叫做《[[2050人类大迁徙]]》<ref name="smith2010">Smith, L. C. (2010). ''The World in 2050: Four Forces Shaping Civilization's Northern Future''. Dutton.（中译本：《2050人类大迁徙》）</ref>，这是一本关于全球环境巨变的书籍，它同样描绘了一种人类未来，但是却与[[走近2050]]中的人类未来大相径庭。那么，到底哪一种未来更贴近现实呢？这一问题激发了[[集智俱乐部]]创始人、[[走近2050]]一书的主要作者[[张江]]关于未来的思考。[[张江]]很快认识到，与其一味地猜测2050年的未来场景，不如号召各行各业的人共同对2050年展开预测，如果能有这么一种平台，来汇总不同行业的预测结果，那将会让2050年的未来更加清晰可见。与此同时，如果参与预测的人越来越多，则这一预测平台就有可能逐渐从一个预测平台演变为一个[[自我实现预言]]的平台。于是，在这个时机，[[张江]]提出了[[参与的2050]]计划，这便是[[拯救2050]]计划的雏形。
 == 可行性分析 ==