人工智能為網(wǎng)頁設(shè)計(jì)師帶來了巨大的效率，并經(jīng)常被吹捧為開啟可持續(xù)設(shè)計(jì)和開發(fā)的關(guān)鍵。但這些收益是否超過了使用耗能人工智能工具的環(huán)境成本？

人工智能越來越多地自動(dòng)化了大部分設(shè)計(jì)和開發(fā)工作流程——這些任務(wù)曾經(jīng)是為熟練的設(shè)計(jì)師和開發(fā)人員保留的。這種簡化可以顯著加快項(xiàng)目交付速度。即使在 2025年，人工智能輔助開發(fā)人員完成任務(wù)的速度也是沒有人工智能輔助開發(fā)人員的兩倍。從那時(shí)起，人工智能工具取得了巨大的進(jìn)步。

我們可以更快地創(chuàng)建經(jīng)過優(yōu)化和更高效運(yùn)行的網(wǎng)站，但人工智能對全球能源的消耗仍在繼續(xù)攀升。隨著人們對數(shù)字行業(yè)隱藏的生態(tài)足跡的認(rèn)識不斷增強(qiáng)，網(wǎng)頁設(shè)計(jì)師和企業(yè)必須努力應(yīng)對這把雙刃劍，權(quán)衡人工智能對網(wǎng)格層面的影響與它可以生成的更干凈、更精簡的代碼。

優(yōu)點(diǎn)：人工智能如何增強(qiáng)網(wǎng)頁設(shè)計(jì)的可持續(xù)性
毫無疑問，人工智能驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化為網(wǎng)頁設(shè)計(jì)的許多平凡方面帶來了更高的速度和效率。自動(dòng)生成響應(yīng)式布局、優(yōu)化圖像大小和重構(gòu)臃腫腳本的工具應(yīng)該讓設(shè)計(jì)師能夠?qū)Ｗ⒂谕瓿稍O(shè)計(jì)和開發(fā)的創(chuàng)意方面。

根據(jù)一些解釋，這些加快的項(xiàng)目時(shí)間表可能意味著開發(fā)所需能源的減少，而更快的生產(chǎn)應(yīng)該意味著更少的能源使用。

除了自動(dòng)化之外，人工智能還擅長識別代碼和設(shè)計(jì)中的低效率，因?yàn)樗梢圆扇「娴囊暯遣⒆鳛橐粋€(gè)整體來評估事物。高級算法可以解析樣式表和 JavaScript 文件，以檢測未使用的選擇器或冗余邏輯，從而生成更精簡、加載速度更快的頁面。例如，人工智能驅(qū)動(dòng)的緩存可以通過提高數(shù)據(jù)可用性和減少延遲來將緩存命中率提高 15%。這意味著更多的用戶請求直接從緩存中提供，減少了從主服務(wù)器檢索數(shù)據(jù)的需要，從而減少了能源消耗。

人工智能工具可以利用 AVIF 或 WebP 等下一代圖像格式，因?yàn)樗鼈兓旧显O(shè)計(jì)為人工智能和自動(dòng)化可以理解，并根據(jù)內(nèi)容敏感性有選擇地壓縮資產(chǎn)。這可以在不造成明顯質(zhì)量損失的情況下削減媒體有效負(fù)載，因?yàn)槿斯ぶ悄芸梢允褂蒙蓪咕W(wǎng)絡(luò) （GAN） 來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的緊湊表示。

人工智能的影響還通過用戶體驗(yàn) （UX） 帶來可持續(xù)發(fā)展的好處。人工智能驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化引擎可以動(dòng)態(tài)地僅提供訪問者需要的內(nèi)容，從而消除了他們不關(guān)心的多余腳本或圖像。這不僅提高了感知性能，還減少了服務(wù)器請求和數(shù)據(jù)傳輸?shù)臄?shù)量，從而減少了網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的下游能源使用。

通過正確的提示，生成式人工智能可以成為一種可訪問性工具，并通過檢查可訪問性標(biāo)準(zhǔn)來確保網(wǎng)站符合包容性設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，從而減少重新設(shè)計(jì)的需要，因?yàn)橹匦略O(shè)計(jì)在時(shí)間、金錢和精力方面可能成本高昂。

因此，如果你可以孤立地看待事物，人工智能可以而且已經(jīng)成為使網(wǎng)頁設(shè)計(jì)更加高效和可持續(xù)的重要工具。但是，這些收益是否超過了構(gòu)建和維護(hù)這些工具所需的資源成本？

壞處：人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的環(huán)境足跡
然而，在頁面級別設(shè)計(jì)的碳減排必須與人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的巨大資源需求相平衡。大規(guī)模人工智能依賴于數(shù)據(jù)中心，這些數(shù)據(jù)中心已經(jīng)占全球電力消耗的 2% 左右，隨著人工智能工作負(fù)載的增長，這一數(shù)字預(yù)計(jì)還會(huì)膨脹。

國際能源署警告稱，由于對人工智能工具的需求不斷增加，到 2030 年，數(shù)據(jù)中心的電力消耗量可能會(huì)增加一倍以上，幾乎達(dá)到日本目前的消耗量。訓(xùn)練最先進(jìn)的語言模型產(chǎn)生的碳排放量相當(dāng)于數(shù)百次跨大西洋航班，而每天處理數(shù)十億個(gè)請求的推理工作負(fù)載可以在模型的生命周期內(nèi)與訓(xùn)練排放量相媲美或超過。

圖像生成任務(wù)代表著一座更陡峭的能量山需要攀登。生成單個(gè)人工智能生成的圖像所消耗的能源相當(dāng)于為智能手機(jī)充電。