人工智能已经改变了当代人的生活方式和生产方式,人工智能技术的发展及应用程度也已然成为当代衡量一个国家发达程度的重要标志。然而,突如其来的技术革命带来的不仅是红利,同时也有前所未有的危机与挑战。诸如“大数据杀熟”、“人工智能侵权”以及“算法歧视”等负面事件的频发,引发了人们对人工智能的价值中立性的质疑。学界关于人工智能是否具有技术中立性这一问题持有争议。近十年来国内外对人工智能技术的应用引发的偏见与歧视问题的研究固然数量巨大,然而对于人工智能技术内在逻辑的非中立性的研究却鲜有涉及。本文拟从人文社科领域所关注的价值问题出发,借以自然科学的手段对人工智能的价值非中立性本质进行分析。因此,本文不仅在概念层面上对人工智能的价值非中立性进行了讨论,而且深入到了相关算法的内在逻辑层面进行剖析,从而厘清了人工智能的歧视与偏见现象产生的根本原因,并为政策制定或相关从业人员提供了规避偏见的指导性建议。具体而言:第一章为绪论部分,主要阐明了本文的研究背景和研究意义;通过文献调研综述了国内外关于人工智能的价值非中立性研究的最新进展;根据研究内容的特点确定了本文的研究方法、侧重的研究内容以及创新之处;最后根据全文内容绘制了论文的内容框架图。第二章主要对本文中涉及的重要概念如“人工智能”、“机器学习”以及“价值非中立性”等进行了厘清和界定。第三章首先阐述了人工智能的价值非中立性所引发的伦理困境与社会矛盾,而后分别从人工智能技术的核心——机器学习的主要组成部分,即数据、算法和应用三个角度剖析了人工智能的价值非中立性本质的来源。第四章首先针对第三章提出的人工智能的价值非中立性的来源给出相应的应对建议;而后进一步以“智慧医疗”为例进行了案例分析。第五章为结论与展望部分。首先回溯了本文的研究背景与意义;其次讨论了本文的问题与主要结论;最后对本文的研究内容进行总结,指出了本研究的不足之处并对该论题的后续研究进行了展望。本研究的主要成果如下:1.综述了人工智能的价值非中立性领域的研究进展;2.从数据的偏误、算法的歧视和应用过程中的偏见强化三方面阐明了人工智能价值非中立性的不可避免性;3.针对本文提出的人工智能价值非中立性的来源给出了积极的应对建议,并且为未来该领域的研究提供了研究方向和方法论上的建议。本文的选题具有新颖性、重要性和必要性。在方法论上,通过采用自然科学领域的知识与方法来研究和解决人文社科领域的问题。本研究不仅在具体论题“人工智能的价值非中立性”上给出了严谨的分析和可靠的结论,并且在方法论上,起到了良好的启发作用。