生成式AI在2023年所取得的进展，无疑引起了极具颠覆性的行业海啸。Open AI发布的ChatGPT仿佛成了数字时代的阿拉丁神灯，你可以随时召唤来实现梦想！而在ChatGPT引爆科技领域之后不到四个月，OpenAI又推出多模态预训练大模型GPT-4，其拥有的能力更是可以比肩灵长类的一些出类拔萃之辈；仅一天后，百度旗下人工智能文心一言面世，成为了中国科技企业进入生成式人工智能赛道“掘金”的入场券；紧随GPT-4重磅发布的步调，微软发布Microsoft 365 Copilot......目不暇接的AI表演背后，是生成式人工智能正在重构人们的办公、娱乐乃至生活方式。人工智能生成内容以超出人们预期的速度，正在成为科技革命历史上的重大事件。曾经被认为只有碳基生命才具备的学习、思考的能力，也许正被硅基生命所超越！这不是擦身而过的浪潮，而是我们正在见证内容生产力的革新！

生成式人工智能本质上是通过机器学习算法从已有数据中学习内容要素，生成新的原创内容或作品。它在继承和发扬传统AI的分析、判断、决策功能的基础上，实现了传统AI无法企及的创意设计功能。生成式AI算法希望通过解决有效数据的稀缺性以及采样偏差等问题，突破人工智能发展的关键瓶颈。生成式AI不仅速度更快、成本更低，而且在某些情况下，它所生成的结果比人类手工创造的还要好。从社交媒体到游戏，从广告到建筑，从编程到平面设计，从产品设计到法律，从市场营销到销售，每一个需要人类原创作品的行业都有可能被颠覆！

在软件工程领域，生成式AI也开始为其赋能，并衍生为一种新的生产力。生成式AI将大大加速软件开发过程，减少测试的时间和人工成本，提高测试的覆盖率、准确性、性能和可靠性，增强代码的质量和可维护性，还帮助软件管理人员更好地进行项目管理与维护，提供自动化软件部署方式，推动软件开发效率和质量的飞速发展，围绕生成式AI的软件工程技术主题的研究工作具有重要意义。以ChatGPT为例，自问世以来，已经被应用在软件工程领域并进行了初步的探索。ChatGPT作为一种新颖的简化代码开发方式，使得测试工程师的测试用例开发流程与技术手段更加简单、高效。简化代码开发方式模式允许几乎没有编码经验的人使用生成式AI技术支持的开发平台或者简单的自然语言即可完成对测试代码的编写与调试。因此对于编写测试自动化代码的团队来说，生成式AI使得软件工程领域的测试过程更加便捷且容易实现，同时提高了测试过程的覆盖率和可靠性。

在这样的时代背景下，立足于软件工程、数据与知识工程、人工智能研究尤其是生成式AI的最新进展，《计算机研究与发展》与中国软件大会（ChinaSoft2023）合作征稿，组织“生成式AI与软件自动化2024专题”，旨在鼓励和交流国内外研究者在生成式AI及其涉及到的知识图谱、图神经网络、机器学习可解释性、强化学习、数据增强等领域的相关研究成果与重要观点。专刊拟发表人工智能和软件工程交叉领域的理论、技术或实验方面等创新性、突破性的高水平研究成果，探讨其产业界的应用案例与发展前景。读者群体包括软件工程、人工智能，以及特定领域的研究人员、专业工程师等。欢迎作者积极投稿。