عافاك اعطيني التداعيات المحتملة للفوق الموصوفة في النص التالي
Context:عواقب  والنتيجة الأكثر وضوحا للاستغلال الزائد هي ضعف الأداء على مجموعة بيانات التحقق. من الآثار السلبية الأخرى:  من المرجح أن تطلب الوظيفة المفرطة معلومات أكثر عن كل بند في مجموعة بيانات التحقق من الصحة من الوظيفة المثلى؛ يمكن لجمع هذه البيانات الإضافية غير الضرورية أن تكون مكلفة أو عرضة للخطأ، خاصة إذا كان يجب جمع كل قطعة من المعلومات عن طريق الملاحظة البشرية وإدخال البيانات اليدوي.  من المرجح أن تكون الوظيفة الأكثر تعقيدًا والأكثر تجهيزًا أقل قابلية للتحمل من وظيفة بسيطة. في أحد الطرفين، التراجع الخطي المتغير الواحد قابل للتحمل لدرجة أنه، إذا لزم الأمر، يمكن القيام به يدويًا. في الطرف الآخر، هناك نماذج لا يمكن إعادة إنتاجها إلا عن طريق تكرار الإعداد الكامل للمصمم الأصلي بدقة، مما يجعل إعادة الاستخدام أو إعادة الإنتاج العلمي صعبًا.  يمكن إعادة بناء تفاصيل حالات التدريب الفردية من مجموعة التدريب لنموذج التعلم الآلي المزود. ويمكن هذا يكون غير مرغوب فيه، على سبيل المثال، إذا كانت البيانات التدريبية تحتوي على معلومات شخصية حساسة. وبالإضافة إلى ذلك، فإن هذه الظاهرة تعرض للمشاكل في مجال الذكاء الاصطناعي وحقوق التأليف والنشر، حيث تمت مقاضاة مطوري بعض نماذج التعلم العميق التوليدية مثل Stable Diffusion وGitHub Copilot بتهمة انتهاك حقوق التأليف والنشر لأن هذه النماذج تم العثور عليها قادرة على إعادة إنتاج بعض العناصر المحمية بحقوق التأليف والنشر من بيانات التدريب الخاصة بها.
التداعيات المحتملة للاستغلال الزائد هي: - الأداء الضعيف لمجموعة التحقق من الصحة. من المرجح أن تطلب الوظيفة المفرطة معلومات إضافية عن كل بند في مجموعة بيانات التحقق من الصحة. من المرجح أن تكون الوظيفة المزودة أكثر من اللازم أقل قابلية للنقل من وظيفة بسيطة. - يمكن إعادة بناء تفاصيل حالات التدريب الفردية من مجموعة التدريب لنموذج التعلم الآلي المجهز.