kth.sePublications
Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Leveraging AI-Assisted Writing for Enhanced Editorial Workflows: Investigating the Role of AI in Boosting Efficiency and Quality in Editorial Processes
KTH, School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS).
2024 (English)Independent thesis Advanced level (degree of Master (Two Years)), 20 credits / 30 HE creditsStudent thesisAlternative title
Utnyttja AI-assisterat skrivande för förbättrat redaktionellt arbetsflöde (Swedish)
Abstract [en]

In the contemporary digital landscape, the integration of Artificial Intelligence (AI) and Natural Language Generation (NLG) technologies, particularly Large Language Models (LLMs), into editorial workflows offers a transformative opportunity to revolutionize content creation across various news websites. This thesis delves into the potential and effectiveness of AI-assisted writing tools, examining their role in enhancing content quality, market reception, and workflow efficiency. By exploring and implementing new applications for NLG and benchmarking different technologies, the research aims to develop editor-assisting tools and AI-powered websites that optimize editorial workflows and allow editors to focus more on creative tasks. The study assesses the quality of AI-generated content and its overall impact on editorial processes. The findings reveal various potential AI applications in content creation, such as automating tasks, managing large datasets, and synthesizing comments. While fully automated websites are feasible, they cater to fewer article formats. The findings also revealed that AI-generated articles match human readability and excel in lexical diversity, though their formulaic style and limited scope might reduce audience engagement. All in all, this study shed light on the transformative potential of AI in shaping the future of content creation and dissemination.

Abstract [sv]

I den moderna digitala miljön erbjuder integrationen av artificiell intelligens (AI) och teknik för naturlig språkproduktion (NLG), särskilt stora språkmodeller (LLM), i redaktionella arbetsflöden och omvälvande möjlighet att revolutionera innehållsskapande över olika nyhetssajter. Denna avhandling undersöker potentialen och effektiviteten hos AI-assisterade skrivverktyg och granskar deras roll i att förbättra innehållskvaliteten, marknadsmottagandet och arbetsflödeseffektiviteten. Genom att utforska och implementera nya applikationer för NLG och utvärdera olika teknologier syftar forskningen till att utveckla redaktörsassisterande verktyg och AI-drivna webbplatser som optimerar redaktionella arbetsflöden och låter redaktörer fokusera mer på kreativa uppgifter. Studien bedömer kvaliteten på AI-genererat innehåll och dess övergripande inverkan på redaktionella processer. Resultaten avslöjar olika potentiella AI-applikationer inom innehållsskapande, såsom att automatisera uppgifter, hantera stora datamängder och syntetisera kommentarer. Medan fullt automatiserade webbplatser är möjliga, riktar de sig till färre artikeltyper. Resultaten visade också att AI-genererade artiklar matchar mänsklig läsbarhet och utmärker sig i lexikalisk mångfald, även om deras formelmässiga stil och begränsade omfattning kan minska publikens engagemang. Sammanfattningsvis belyser denna studie den omvälvande potentialen hos AI att forma framtiden för innehållsskapande och spridning inom Företagets digitala ekosystem.

Place, publisher, year, edition, pages
2024. , p. 56
Series
TRITA-EECS-EX ; 2024:801
Keywords [en]
Automated Journalism, Artificial Intelligence, Natural Language Generation, Large Language Models, Fully Automated Websites.
Keywords [sv]
Automatiserad journalistik, artificiell intelligens, generering av naturligt språk, stora språkmodeller, helt automatiserade webbplatser.
National Category
Computer and Information Sciences
Identifiers
URN: urn:nbn:se:kth:diva-360251OAI: oai:DiVA.org:kth-360251DiVA, id: diva2:1939166
External cooperation
Webedia Group
Supervisors
Examiners
Available from: 2025-02-25 Created: 2025-02-20 Last updated: 2025-02-25Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(2363 kB)209 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 2363 kBChecksum SHA-512
e07bc7b260b41311ce2fea04735d2571a28eadcb980fa3c6b5067468e511dfe145c7b02c6d383fc5f9a554dbdc15752d0322c68d5abafe93b434192ea10ef880
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS)
Computer and Information Sciences

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 209 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 551 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf