السيف ذو الحدّين للاستدامة في الذكاء الاصطناعي ضمن تصميم الويب

يتزايد اعتماد الذكاء الاصطناعي على أتمتة أجزاء واسعة من سير عمل التصميم والتطوير — وهي مهام كانت في السابق حكرًا على مصمّمين ومطوّرين محترفين. هذا التبسيط يمكن أن يسرّع تسليم المشاريع بشكل كبير. حتى في عام 2023، وُجد أن المطوّرين الذين يستعينون بالذكاء الاصطناعي ينجزون المهام بسرعة مضاعفة مقارنةً بأولئك الذين لا يستخدمونه. ومنذ ذلك الحين، تطوّرت أدوات الذكاء الاصطناعي بشكل هائل.

ومع ذلك، يطرح هذا الارتفاع في القدرات معضلة ملحّة:

هل تطغى الكلفة البيئية لتشغيل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي على مكاسب الكفاءة التي يحققها؟ يمكننا إنشاء مواقع ويب أسرع، وأكثر تحسينًا، وأعلى كفاءة في التشغيل، لكن الاستهلاك العالمي للطاقة الناتج عن الذكاء الاصطناعي يواصل الارتفاع.

ومع تزايد الوعي بالبصمة البيئية الخفية للقطاع الرقمي، بات على مصمّمي الويب والشركات مواجهة هذا السيف ذي الحدّين، من خلال موازنة التأثيرات الطاقية على مستوى الشبكات الكهربائية مقابل الشيفرة الأنظف والأخف التي يمكن للذكاء الاصطناعي إنتاجها.

الجانب الإيجابي: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز الاستدامة في تصميم الويب

لا جدال في أن الأتمتة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي أدخلت مستويات أعلى من السرعة والكفاءة إلى العديد من الجوانب الرتيبة في تصميم الويب. الأدوات التي تنشئ تخطيطات متجاوبة تلقائيًا، وتحسّن أحجام الصور، وتعيد هيكلة الشيفرات المتضخّمة، من المفترض أن تتيح للمصمّرين التركيز على الجوانب الإبداعية في التصميم والتطوير.

وفق بعض التفسيرات، يمكن أن تمثّل هذه الجداول الزمنية المسرّعة للمشاريع انخفاضًا في الطاقة المطلوبة لعملية التطوير نفسها، إذ يُفترض أن يعني الإنتاج الأسرع استهلاكًا أقل للطاقة.

إلى جانب الأتمتة، يتميّز الذكاء الاصطناعي بقدرته على رصد أوجه القصور في الشيفرة والتصميم، نظرًا لقدرته على تبنّي رؤية شمولية وتقييم العناصر ككل. تستطيع الخوارزميات المتقدّمة تحليل ملفات CSS وJavaScript لاكتشاف المحددات غير المستخدمة أو المنطق الزائد، ما ينتج صفحات أخف وأسرع في التحميل. فعلى سبيل المثال، يمكن للتخزين المؤقّت المدفوع بالذكاء الاصطناعي أن يرفع معدّلات نجاح التخزين المؤقّت بنسبة تصل إلى 15٪ من خلال تحسين توفّر البيانات وتقليل زمن الاستجابة. وهذا يعني أن عددًا أكبر من طلبات المستخدمين يُلبّى مباشرة من ذاكرة التخزين المؤقّت، ما يقلّل الحاجة إلى جلب البيانات من الخادم الرئيسي، وبالتالي يخفّض استهلاك الطاقة.

كما يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي الاستفادة من صيغ الصور من الجيل الجديد مثل AVIF أو WebP، إذ صُمّمت أساسًا لتكون مفهومة للذكاء الاصطناعي والأتمتة، مع ضغط الأصول بشكل انتقائي بناءً على حساسية المحتوى. هذا يقلّص حجم الوسائط بشكل كبير من دون خسارة ملحوظة في الجودة، حيث يمكن للذكاء الاصطناعي استخدام الشبكات التوليدية الخصومية (GANs) التي تتعلّم تمثيلات مضغوطة للبيانات.

ويمتد تأثير الذكاء الاصطناعي على الاستدامة ليشمل تجربة المستخدم (UX). فأنظمة التخصيص المعتمدة على الذكاء الاصطناعي يمكنها تقديم المحتوى الذي يحتاجه الزائر فقط، ما يلغي تحميل السكربتات أو الصور غير الضرورية. وهذا لا يعزّز الأداء المُدرَك فحسب، بل يقلّل أيضًا عدد طلبات الخادم وحجم البيانات المنقولة، مما يخفض استهلاك الطاقة في البنية التحتية للشبكات.

وباستخدام التوجيهات المناسبة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يعمل كأداة لدعم الوصول الشامل، من خلال ضمان التزام المواقع بمعايير إمكانية الوصول، ما يقلّل الحاجة إلى إعادة التصميم، وهي عملية قد تكون مكلفة من حيث الوقت والمال والطاقة.

وعليه، إذا نظرنا إلى الأمور بمعزل عن سياقها الأوسع، فإن الذكاء الاصطناعي يمكنه — وقد بدأ بالفعل — أن يكون أداة مهمة لجعل تصميم الويب أكثر كفاءة واستدامة. لكن يبقى السؤال: هل تفوق هذه المكاسب كلفة الموارد اللازمة لبناء هذه الأدوات وصيانتها؟

الجانب السلبي: البصمة البيئية للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي

غير أن وفورات الكربون التي تتحقق على مستوى الصفحات يجب موازنتها مع الطلب الهائل على الموارد الذي تفرضه البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. فالذكاء الاصطناعي واسع النطاق يعتمد على مراكز بيانات تمثّل بالفعل نحو 2٪ من الاستهلاك العالمي للكهرباء، وهي نسبة يُتوقّع أن ترتفع مع ازدياد أحمال العمل المرتبطة بالذكاء الاصطناعي.

تحذّر الوكالة الدولية للطاقة من أن استهلاك الكهرباء في مراكز البيانات قد يتضاعف أكثر من مرّة بحلول عام 2030 نتيجة الطلب المتزايد على أدوات الذكاء الاصطناعي، ليصل إلى مستوى يقارب الاستهلاك الحالي لليابان. كما أن تدريب نماذج لغوية متقدّمة يولّد انبعاثات كربونية تعادل مئات الرحلات الجوية العابرة للمحيط الأطلسي، في حين يمكن لأحمال الاستدلال — التي تخدم مليارات الطلبات يوميًا — أن تنافس أو حتى تتجاوز انبعاثات التدريب على مدار عمر النموذج.

وتشكّل مهام توليد الصور تحديًا طاقيًا أشدّ. إذ يمكن لإنتاج صورة واحدة مولّدة بالذكاء الاصطناعي أن يستهلك طاقة تعادل شحن هاتف ذكي كامل.

ومع ازدياد شيوع التصميم التوليدي والنمذجة الأوّلية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في تطوير الويب، يمكن للبصمة الطاقية التراكمية لهذه العمليات أن تقوّض سريعًا وفورات الكربون التي تحقّقها الشيفرة المحسّنة.

يمثّل استهلاك المياه كلفة خفية أخرى. تعتمد مراكز البيانات بشكل كبير على أنظمة التبريد بالتبخّر، والتي قد تستهلك ما بين مليون وخمسة ملايين غالون من المياه يوميًا، بحسب الحجم والموقع، ما يفرض ضغطًا على الموارد المحلية، خصوصًا في المناطق المعرضة للجفاف. وتشير الدراسات إلى أن استعلامًا واحدًا في ChatGPT قد يستهلك ما يصل إلى نصف لتر من المياه عند احتساب متطلبات التبريد المباشر، في حين قد يتطلّب الاستخدام الأوسع للذكاء الاصطناعي مليارات اللترات سنويًا بحلول عام 2027.

ويُعدّ استنزاف الموارد والنفايات الإلكترونية من المخاوف الإضافية. فالمكوّنات عالية الأداء التي تقوم عليها خدمات الذكاء الاصطناعي، مثل وحدات معالجة الرسومات (GPUs)، غالبًا ما تمتلك أعمارًا تشغيلية قصيرة بسبب التآكل السريع أو استبدالها بأجهزة أحدث وأكثر قوة. وقد يضيف الذكاء الاصطناعي وحده ما بين 1.2 و5 ملايين طن متري من النفايات الإلكترونية بحلول عام 2030، نتيجة الطلب المستمر على عتاد جديد، ما يفاقم أحد أسرع تيارات النفايات نموًا في العالم.

كما أن استخراج المعادن الحيوية المستخدمة في هذه الأجهزة يجري غالبًا في ظروف غير مستدامة، بسبب ضعف الأطر التنظيمية في العديد من المناطق التي تُستخرج منها المعادن النادرة. أما النفايات الإلكترونية الناتجة، والغنية بمعادن سامة مثل الرصاص والزئبق، فتمثّل شكلًا إضافيًا من الضرر البيئي إذا لم يُجرِ التعامل معها وإعادة تدويرها بشكل صحيح.

ويُفاقم هذه الآثار المادية غياب الشفافية في التقارير المؤسسية. فكثيرًا ما تُدرج بيانات استهلاك الطاقة والمياه الخاصة بأحمال الذكاء الاصطناعي ضمن أرقام عامة لعمليات مراكز البيانات، ما يحجب الأثر الحقيقي لتدريب النماذج وعمليات الاستدلال مقارنةً بالأنشطة الأخرى.

كما تبيّن أن تقارير استهلاك الطاقة الخاصة بمراكز البيانات نفسها قد تعرّضت للتعتيم.

هل تفوق مكاسب الذكاء الاصطناعي كلفته؟

يرى بعض المناصرين في القطاع أن استهلاك الذكاء الاصطناعي للطاقة ليس كارثيًا كما توحي العناوين الإعلامية. فقد طعنت بعض الجهات في التقديرات “التهويلية”، معتبرة أن مساهمة الذكاء الاصطناعي الحالية، والتي لا تتجاوز “0.02٪” من استهلاك الطاقة العالمي، لا تشكّل سببًا حقيقيًا للقلق.

ويشير المؤيدون أيضًا إلى ما يُفترض أنه فوائد بيئية للذكاء الاصطناعي. فهناك ادعاءات بأن الذكاء الاصطناعي قد يقلّل انبعاثات غازات الدفيئة على مستوى الاقتصاد بنسبة تتراوح بين 0.1٪ و1.1٪ عبر تحسين الكفاءة. كما أفادت Google بأن خمسة حلول مدعومة بالذكاء الاصطناعي أسهمت في إزالة 26 مليون طن متري من الانبعاثات خلال عام 2024. ووفق هذا المنظور المتفائل، فإن قدرة الذكاء الاصطناعي على تحسين كل شيء، من شبكات الطاقة إلى أنظمة النقل، ستعوّض بأكثر من كافٍ متطلبات مراكز البيانات من الطاقة.

لكن تحليلات علمية حديثة تكشف أن هذه الحجج تقلّل من التأثير الحقيقي للذكاء الاصطناعي. فقد وجدت MIT أن مراكز البيانات تستهلك بالفعل 4.4٪ من إجمالي الكهرباء في الولايات المتحدة، مع توقّعات تشير إلى أن الذكاء الاصطناعي وحده قد يستهلك طاقة تعادل استهلاك 22٪ من الأسر الأميركية بحلول عام 2028. كما تشير أبحاث إلى أن الاستهلاك الكهربائي الخاص بالذكاء الاصطناعي قد يتضاعف ثلاث مرات سنويًا مقارنة بالمستويات الحالية بحلول 2028. وإضافة إلى ذلك، أظهرت دراسات من جامعة هارفارد أن مراكز البيانات تستخدم كهرباء ذات كثافة كربونية أعلى بنسبة 48٪ من المتوسط الأميركي.

نصائح لاستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل مستدام في تصميم الويب

على الرغم من الكلفة البيئية، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي في الأعمال، ولا سيما في تصميم الويب، لن يتراجع في المستقبل القريب، إذ يخطّط 70٪ من الشركات الكبرى لزيادة استثماراتها في الذكاء الاصطناعي بهدف رفع الكفاءة. إن التأثير الهائل للذكاء الاصطناعي على الإنتاجية يعني أن من لا يستخدمه قد يتخلّف عن الركب. وهذا يفرض على الشركات والمصمّمين الواعين بيئيًا إيجاد توازن دقيق بين كلفة الذكاء الاصطناعي البيئية ومكاسب الكفاءة التي يوفّرها.

احرص على امتلاك أساس قوي من مبادئ تصميم الويب المستدام

قبل إدخال أي “سحر” للذكاء الاصطناعي، يجب البدء بالتأكّد من أن الأساس البنيوي للموقع مستدام. فمبادئ الويب الرشيق، مثل استخدام خطوط النظام بدل الملفات المخصّصة الثقيلة، وتقليل JavaScript، والاستخدام المدروس للصور، يمكن أن تقلّص البصمة الكربونية للصفحة بشكل كبير من خلال إزالة التكرار الذي يزيد من استهلاك الطاقة. فعلى سبيل المثال، يبلغ متوسط انبعاثات صفحة الويب عالميًا نحو 0.8 غرام من ثاني أكسيد الكربون لكل مشاهدة، في حين يمكن للمواقع المصمّمة بشكل مستدام تحقيق خفض يقارب 70٪ من هذه الانبعاثات.

وبعد ترسيخ هذا الأساس الرشيق، تأتي تحسينات الذكاء الاصطناعي (اختيار صيغ الصور، تنقية الشيفرة، إنشاء تخطيطات متجاوبة) لتبني على الكفاءة بدل أن تضيف عبئًا جديدًا، بما يضمن أن كل وحدة طاقة تُنفق على الذكاء الاصطناعي تؤدّي فعلًا إلى توفير لاحق في الطاقة أثناء التوصيل وتجربة المستخدم.

اختيار الأدوات والمزوّدين المناسبين

لكي تكون اختيارات الأدوات مستدامة، تُعدّ الشفافية والوعي الخطوتين الأساسيتين. فقد تعهّد العديد من مزوّدي الذكاء الاصطناعي بالعمل نحو الاستدامة، لكن ذلك يتطلّب تدقيقًا مستقلًا، إلى جانب مقاييس واضحة ومتماسكة. إن وجود تقارير موحّدة حول بصمات الطاقة والمياه سيساعدنا على فهم الكلفة الحقيقية لأدوات الذكاء الاصطناعي، ما يتيح اتخاذ قرارات مدروسة.

يمكن البحث عن المزوّدين الذين ينشرون تقارير بيئية مفصّلة ويحملون شهادات طاقة متجددة من جهات خارجية. كما بات العديد من المزوّدين الكبار يقدّمون مؤشرات كفاءة استخدام الطاقة (PUE) إلى جانب مطابقة الطاقة المتجددة لإظهار التزامات حقيقية بالطاقة النظيفة.

وعند دمج الذكاء الاصطناعي في خطّ البناء والتطوير، فإن اختيار نماذج خفيفة ومتخصّصة لمهام مثل ضغط الصور أو فحص الشيفرة يمكن أن يكون أكثر استدامة من استخدام محركات توليد عامة واسعة النطاق. فالأدوات المخصّصة لمهام محددة تستهلك طاقة أقل بكثير من النماذج العامة، التي يتعيّن عليها أولًا معالجة طبيعة المهمة نفسها قبل تنفيذها.

توجد أيضًا أدلّة ومبادرات جماعية تساعدك في اختيار مزوّدي استضافة “خضراء” تناسب عملك. وعند اختيار مزوّدي نماذج الذكاء الاصطناعي، ينبغي البحث عن الخيارات التي تعطي الأولوية لـ “الكفاءة في التصميم”: النماذج الأصغر والمشذّبة، ونشرها على الحافة (Edge Compute)، يمكن أن تخفّض استهلاك الطاقة بنسبة تصل إلى 50٪ مقارنة بالنماذج السحابية الضخمة. فهي مُدرَّبة على مهام محددة، ولا تحتاج إلى إنفاق طاقة إضافية لفهم ما هو المطلوب منها.

استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي بشكل مستدام

بعد اختيار المزوّدين الواعين، يأتي دور تحسين طريقة استخدام الذكاء الاصطناعي نفسها. يمكن اتخاذ خطوات مثل تجميع مهام الاستدلال غير العاجلة، لتقليل وقت خمول وحدات المعالجة الرسومية. وقد ثبت أن هذا النهج يخفض استهلاك الطاقة الإجمالي مقارنة بالطلبات المتفرّقة، إذ لا يتعيّن تشغيل وحدة المعالجة الرسومية باستمرار، بل فقط عند الحاجة.

كما يمكن لصياغة أوامر أكثر ذكاءً أن تجعل استخدام الذكاء الاصطناعي أكثر استدامة قليلًا. فقد كشف سام ألتمان من ChatGPT في مطلع عام 2025 أن ميل المستخدمين لقول “من فضلك” و”شكرًا” للنماذج اللغوية يكلّف ملايين الدولارات ويهدر الطاقة، لأن الذكاء الاصطناعي التوليدي يضطر لمعالجة عبارات إضافية غير مرتبطة بالمهمة. لذا ينبغي أن تكون الأوامر مباشرة ومحدّدة، وتقدّم السياق اللازم لإنجاز المهمة، لتقليل الحاجة إلى إعادة التوجيه.

استراتيجيات إضافية لموازنة الكلفة البيئية للذكاء الاصطناعي

إلى جانب المسؤولية في اختيار الأدوات واستخدامها، توجد خطوات أخرى يمكن اتخاذها لتعويض الكلفة الكربونية لاستخدام الذكاء الاصطناعي والاستفادة من مكاسبه في الكفاءة. يمكن للمؤسسات خفض انبعاثاتها الخاصة واستخدام آليات تعويض الكربون لتقليل بصمتها قدر الإمكان. ومع الفوائد الظاهرة للذكاء الاصطناعي في مجال الاستدامة، يمكن لهذا النهج أن يخفّف من الآثار السلبية للطاقة الكثيفة التي يتطلّبها الذكاء الاصطناعي.

كما يمكن التأكّد من استخدام استضافة خوادم خضراء (خوادم تعمل بالطاقة المستدامة) لمواقعك واحتياجاتك السحابية خارج نطاق الذكاء الاصطناعي، وتحسين شبكة توصيل المحتوى (CDN) لضمان تقديم أصول مضغوطة ومحسّنة من مواقع قريبة من المستخدمين، ما يقلّل المسافة التي تقطعها البيانات، وبالتالي يخفّض استهلاك الطاقة المرتبط بها.

ويمكن للمؤسسات والأفراد، ولا سيما أولئك الذين يتمتّعون بمكانة قيادية فكرية، أن يكونوا دعاة للشفافية في معايير الاستدامة. ويشمل ذلك الضغط على الساسة والهيئات التنظيمية لوضع معايير استدامة وتطبيقها، إلى جانب توعية الجمهور بالكلفة البيئية لاستخدام الذكاء الاصطناعي.

ومن دون عمل جماعي، من غير المرجّح أن نشهد تطبيقًا صارمًا لمعايير الاستدامة في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي أو توحيدًا حقيقيًا لتقارير الانبعاثات.

ومع ذلك، يبقى المسار صعبًا، على حدّ السيف ذي الحدّين لاستخدام الذكاء الاصطناعي في تصميم الويب.

الإفراط في استخدام الذكاء الاصطناعي يعني الإسهام في بصمته الكربونية الهائلة، في حين أن التقليل من استخدامه قد يعني التخلّف عن منافسين قادرين على العمل بكفاءة أعلى وتسليم المشاريع بسرعة أكبر.

أفضل ما يمكن للمصمّمين والمؤسسات الأكثر وعيًا بيئيًا القيام به حاليًا هو محاولة التنقّل في هذا المسار بأفضل شكل ممكن، والبقاء على اطّلاع دائم بأفضل الممارسات.

الخلاصة

لا يمكن إنكار أن استخدام الذكاء الاصطناعي في تصميم الويب يفي بوعده من حيث المرونة، والتخصيص، وتوفير الموارد على مستوى الصفحة. غير أن هذه المكاسب، من دون نظرة شمولية تأخذ في الحسبان المتطلبات البيئية للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي، قد تطغى عليها بصمة متزايدة من استهلاك الطاقة والمياه.

إن تحقيق التوازن بين الاستفادة من مكاسب كفاءة الذكاء الاصطناعي وإدارة بصمته الكربونية يتطلّب شفافية، ونشرًا موجّهًا، وإشرافًا بشريًا، والتزامًا ثابتًا بممارسات الويب المستدامة الأساسية.

المصدر: smashingmagazine