請給我解釋以下文字中描述的過擬合的潛在影響
過擬合的最明顯的後果是在驗證資料集上表現不佳。其他負面後果包括：

過擬合的函式可能會請求比最優函式更多的有關驗證資料集中每個專案的資訊；收集這些額外的不必要資料可能是昂貴的或容易出錯的，特別是如果每個單獨的資訊都必須透過人工觀察和手動輸入資料來收集。

一個更復雜的、過擬合的函式可能比一個簡單的函式更不易移植。在一個極端，一個單變數線性迴歸是如此易於移植，以至於如果必要，甚至可以手工完成。在另一個極端，只有透過完全複製原始建模者的整個設定才能重現的模型，使得重用或科學再現變得困難。

可能可以從過擬合的機器學習模型的訓練集中重構出單個訓練例項的詳細資訊。如果訓練資料包括敏感的個人身份資訊（PII），這可能是不可取的。這種現象在人工智慧和版權領域也存在問題，一些產生式深度學習模型的開發者，如Stable Diffusion和GitHub Copilot，因為這些模型被發現能夠從它們的訓練資料中複製某些受版權保護的專案而被起訴侵犯版權。
過度擬合的潛在影響是：
- 驗證集的效能較差。
- 過度擬合的函式可能會請求有關驗證資料集中每個專案的更多資訊。
- 過度擬合的函式可能比簡單函式的可移植性差。
- 可以從過度擬合的機器學習模型的訓練集中重建各個訓練例項的細節。