爬越算法备案专家从附件两个案例来看，深入分析算法治理制度的相关内容。

首先，算法的透明度和可解释性是算法治理的关键。在案例1（快手短视频生成合成算法）和案例2（百度信息检索算法）中，都详细介绍了算法的基本原理、运行机制、应用场景和目的意图。这种信息公开有助于消费者了解算法的工作原理和可能的应用领域，提高消费者对算法的信任度。

其次，算法的安全性和隐私保护也是算法治理的重要组成部分。在案例1中，快手短视频生成合成算法处理用户上传的图片和视频信息，这就涉及到用户隐私的保护。同样，在案例2中，百度信息检索算法处理用户输入的搜索词，也涉及到用户隐私。这要求算法开发者在设计和实施算法时，充分考虑用户隐私保护，确保数据安全。

再者，算法的公平性和去歧视是算法治理的另一个关键点。在案例1中，快手短视频生成合成算法可能涉及人脸属性和动作属性的编辑，这需要确保算法不会因为用户的种族、性别等特征而产生不公平的处理结果。在案例2中，百度信息检索算法需要在返回检索结果时，保证结果不受商业利益驱动的偏见影响，以确保公平性。

此外，算法的审查和监管也是算法治理的重要内容。对于案例1和案例2中的算法，政府和监管机构需要对其实施有效的监督，确保算法遵循相关法规，防止算法可能带来的负面影响。同时，企业也需要建立内部的算法审查机制，以确保算法的合规性和道德性。

最后，算法的负面影响和风险预防也是算法治理的关注点。在案例1和案例2中，尽管算法在一定程度上为用户提供了便利，但仍有可能产生负面影响，需对相关风险加以预防，算法备案就是防范机制。

附案例1：快手短视频生成合成算法，应用于短视频制作场景，利用生成模型对用户上传图片、视频进行编辑和重新生成，实现属性编辑、风格转换等。
算法基本原理：通过对用户上传的图片或者视频进行识别，将用户上传 的图片或视频按照 APP 已有模板进行编辑和重新生成，输出 相关的图片或短视频内容，包括人脸属性编辑、人脸动作迁 移、人体动作迁移等。
算法运行机制：该算法落地在快手 APP 的拍摄、图片和视频编辑等功能上，使用用户上传的图片、视频等信息，利用生成对抗网络 等生成式技术，将用户上传的图片或视频加以编辑和重新生 成，然后以魔表特效和快闪 MV 模板的形式为用户提供特效 生成服务,用于提升以人为中心的特效拍摄体验。
算法应用场景：快手 APP 短视频制作
算法目的意图：该算法主要用于提升以人为中心的特效拍摄体验，实现 功能包含常见人脸属性编辑、动作属性编辑和风格化转换 等，为用户提供更高效优质的内容生产体验。

附案例2：百度信息检索算法，应用于搜索引擎，根据用户输入的搜索词，搜索满足需求的网页结果。
算法基本原理：基于自然语言处理和深度学习技术，计算检索结果相关性，同时 结合时效性、权威性等综合判断网页对用户输入的搜索词的满足
情况。
算法运行机制：用户输入搜索词后，从相关性、时效性、权威性、页面质量等维 度在网页候选库里找到更匹配用户搜索需求的检索结果集合，将 检索结果返回，并在百度搜索结果页向用户进行排序展示，优化
并提升用户的信息检索需求满足度。
算法应用场景：百度搜索(网站) 、hao123(应用程序) 、百度(应用程序)
算法目的意图：优化并提升信息检索结果及效果对用户检索需求的满足程度