لو سمحت اعطيني النتايج المحتملة للتجاوز الموصوفه في النص التالي
Context:عواقب  اكبر نتيجة واضحة للاستغلال الزائد هي ضعف الأداء في مجموعة بيانات التحقق من الصحة. عواقب سلبيه اخرى تشمل:  وظيفة مفرطة من المحتمل ان تطلب معلومات اكثر عن كل عنصر في مجموعة بيانات التحقق من الصحة اكثر من الوظيفة المثلى. جمع هذه البيانات الاضافية غير الضرورية يمكن ان تكون مكلفة او عرضة للخطأ، خاصة اذا كان يجب جمع كل جزء من المعلومات عن طريق الملاحظة البشرية ودخول البيانات اليدوي.  وظيفة اكثر تعقيداً واكثر من اللازم من المحتمل ان تكون اقل قابلية للنقل من وظيفة بسيطة. في أحد الطرفين، الانحدار الخطي ذو المتغير الواحد قابل للتحمل لدرجة أنه، إذا لزم الأمر، يمكن حتى أن يتم يدويًا. في الطرف الاخر، هناك نماذج لا يمكن نسخها الا عن طريق تكرار التكوين الكامل للمصمم الأصلي، مما يجعل إعادة الاستخدام أو التنسخ العلمي صعب.  من الممكن اعادة بناء تفاصيل حالات التدريب الفردية من مجموعة تدريب نموذج التعلم الآلي المجهز. هذا ممكن يكون غير مرغوب فيه اذا، على سبيل المثال، بيانات التدريب تتضمن معلومات شخصية حساسة (PII). هذه الظاهرة تثير ايضا مشاكل في مجال الذكاء الاصطناعي وحقوق الطبع والنشر، مع مطوري بعض نماذج التعلم العميق التوليد مثل Stable Diffusion و GitHub Copilot يقاضون بسبب انتهاك حقوق الطبع والنشر لأن هذه النماذج تم العثور عليها قادرة على إعادة إنتاج بعض العناصر المحمية بحقوق الطبع والنشر من بيانات التدريب الخاصة بهم.
التأثيرات المحتملة للتجاوز هي: أداء ضعيف لمجموعة التحقق. وظيفة مفرطة من المرجح انها تطلب معلومات اكثر عن كل عنصر في مجموعة بيانات التحقق. الوظيفه الزائده من المحتمل ان تكون اقل قابله للنقل من الواحد البسيط. ممكن يكون من الممكن اعادة بناء تفاصيل حالات التدريب الفردية من مجموعة تدريب نموذج التعلم الآلي المجهز.