复旦大学窦一凡教授带来的报告题目是"Overcoming the contribution uncertainty in data transactions: a relational contract approach"。在数据要素交易中，最终产品通常由数据使用方通过购买数据提供方的数据加工而成。然而，数据提供方与数据使用方对最终产出的贡献难以精确衡量，导致数据定价存在困难。基于这一现实问题，文章提出了一种基于关系性契约的数据交易机制。窦老师还提出当双方对数据提供方的贡献上下限及其分布达成一致时，该机制在双方重复博弈时的许多情况下可以有效提升双方的效用。

第二位报告人许嘉蓉老师带来的报告题目是"Secure confidential business information when sharing machine learning models: a novel adversarial training-based method"。该文章聚焦于拥有机器学习模型的企业，如何在确保其核心机密不被泄露或破解的前提下，有偿向外界提供模型使用权。许老师开发了一种全新的演化CPI攻击模型，推动了该对抗训练框架的实施，并设计了一种高效的计算策略，以提升安全模型共享框架的实用性。通过实证分析，该研究证明了这一新方法能够让机器学习模型的拥有者在面对CPI攻击时，安全共享其模型，同时保持模型的使用效能。

数字经济系青年教师和硕士博士在沙龙活动中进行热烈讨论和积极交流，展现了大家对数据要素与数字经济前沿问题的极大兴趣，与会者纷纷表示此次论坛收益颇多。