【IEEE Software 2027征稿 | Special Issue】AI时代可信软件工程,向全球征稿!

人工智能正在深刻改变软件工程的每一个环节。从需求分析到代码生成，从系统部署到运维决策，AI模型的身影无处不在，甚至已经开始以不同程度的自主性参与到软件系统的运行之中。这种变革在带来巨大效率提升的同时，也引入了前所未有的挑战——我们如何确保这些由AI参与构建和驱动的软件系统是可靠的、安全的、可预测的，并与社会价值观相一致？

正是围绕这一核心命题，IEEE Software期刊宣布面向全球征集论文，推出专题特刊："Building Trustworthy Software in the Time of AI"（AI时代的可信软件构建）。这是软件工程领域顶级期刊对当下最重要议题的正面回应，也是研究者、工程师、架构师与从业者共同探讨解决方案的重要平台。

什么是IEEE Software？

IEEE Software是由国际电气与电子工程师学会（IEEE）出版的旗舰级软件工程期刊，面向研究者与实践者双重受众，长期关注软件工程领域的方法论、工具与实践经验。在软件工程学界，IEEE Software以高影响力和广泛的从业者覆盖面著称，发表的文章强调实用性与可操作性，是连接学术研究与工业实践的重要桥梁。

本期特刊的背景与意义

当前，大语言模型（LLM）与AI Agent技术的快速发展，使得软件系统中的"不确定性"问题愈发突出。模型输出的不可预测性、训练数据的偏差、推理过程的不透明，以及AI组件在供应链中的安全风险，都对传统软件工程的测试、验证与治理体系构成了严峻挑战。

与此同时，各国政府与行业组织也在加速推进AI相关法律法规与标准的制定，对软件系统的合规性、可解释性、公平性提出了越来越明确的要求。如何在快速迭代的AI能力与严格的可信度要求之间找到平衡，已成为全球软件工程社区最迫切需要回答的问题之一。

本次特刊正是在这一背景下应运而生，旨在汇聚来自全球的实践导向、证据支撑的研究成果，为构建可信AI软件系统提供可落地的方法与洞见。

征稿方向

特刊欢迎覆盖但不限于以下主题的投稿：

AI组件集成架构：如何将AI模型有效且安全地集成到复杂软件系统中的架构方法论。
非确定性组件的测试与验证：针对数据驱动或非确定性AI组件的测试、验证与确认方法。
安全与隐私控制：覆盖模型训练、部署与推理全流程的安全与隐私保障机制。
AI供应链完整性：模型来源、数据集、以及AI生成软件制品的供应链安全与可信保障。
模型行为的运营治理：在生产环境中对模型行为进行持续监控、更新与管理的治理框架。
标准与合规：如何使AI系统在整个生命周期内符合法律、伦理及行业标准的要求。
LLM与Agent赋能可信性：利用大语言模型和智能体技术辅助AI系统的监控、合规与治理。
人类监督与故障安全机制：半自主与自主系统中的人工监督设计与安全兜底机制。
人机协作：促进人类与AI之间有效监督、共同决策与信任建立的协作机制。
透明度、可解释性与公平性：面向决策系统的透明度提升与算法公平性保障方法。
跨领域案例研究：来自医疗、金融、公共基础设施、制造业、教育等行业的实践经验、实施模式与可复用方法。

特刊特别鼓励投稿者提交融合概念清晰度与实际验证的文章，侧重于可部署的方法、可量化的结果以及可实际落地的实施路径。这意味着，纯粹的理论推导文章并非本期的重点偏好，真正有工程实践支撑的研究成果将更受欢迎。

投稿须知

投稿请通过IEEE Author Portal系统提交，请务必在投稿时选择特刊名称："Special Issue: Building Trustworthy Software in the Time of AI"，否则稿件可能无法被正确归入本特刊流程。

投稿论文须满足以下基本要求：论文不得已在其他期刊或会议上发表，也不得同时投稿至其他出版物。请直接提交完整论文，无需提前发送摘要（如特别需要，摘要可直接发送至客座编辑邮箱）。

此外，特刊鼓励作者将论文相关数据集上传至IEEE DataPort平台。IEEE DataPort 是 IEEE 官方数据平台，支持数据集的存储、发布与共享，并可将数据集与论文进行关联，有助于提升论文的可复现性与引用影响力。数据集可在投稿前或与论文同步上传。

诚邀审稿人

本特刊同步向全球征集审稿志愿者。具备软件工程、AI/ML系统、安全与隐私、治理与合规或相关领域经验的专家，均可联系特刊客座编辑表达参与意愿。参与审稿既是对学术社区的贡献，也是深度了解该领域前沿动态的好机会。

客座编辑团队

本期特刊由来自多国知名机构的学者联合主持：

Abdelwahab Hamou-Lhadj，加拿大 Concordia University（协和大学）
Andy Ruth，美国 Sustainable Evolution
Foutse Khomh，加拿大 Polytechnique Montreal（蒙特利尔理工学院）
Naser Ezzati-Jivan，加拿大 Brock University（布鲁克大学）
Qinghua Lu，澳大利亚 Data61

编辑团队横跨加拿大、美国、澳大利亚三国，研究背景涵盖软件工程、AI系统、安全与治理等多个方向，阵容强劲。

写在最后

AI时代的软件可信性，是一个需要研究者、工程师与决策者共同应对的系统性挑战。IEEE Software此次特刊的推出，恰逢其时。如果你正在从事LLM代码生成可靠性、自动化程序修复可信评估、AI辅助软件安全、或智能系统治理等方向的研究，这是一个极具价值的发表机会。

投稿截止时间为2026年11月5日，预计发表于2027年7月/8月。时间充裕，欢迎认真准备，投递高质量成果。

关键信息汇总

投稿截止日期：2026年11月5日

预计出版时间：2027年7月/8月

投稿平台：IEEE Author Portal

IEEE Author Portal 地址：https://ieee.atypon.com/

IEEE DataPort 地址：https://ieee-dataport.org/

IEEE Software 官网：https://www.computer.org/csdl/magazine/so

原文链接（Call for Papers 原始页面）：请访问 IEEE Software 官网或 IEEE Computer Society 网站，搜索 "Special Issue: Building Trustworthy Software in the Time of AI" 获取最新信息。

素材来自于网上公开开源内容，内容经LLM辅助，如有侵权，随时可删。更多信息请关注本公众号。

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