以下の文章に書かれているオーバーフィッティングの潜在的な意味について教えてください。
結果

オーバーフィッティングの最も明白な結果は、検証用データセットでのパフォーマンスの低下なのだ。その他にも、以下のような悪影響があるのだ：

このように不要なデータを追加で収集することは、特に個々の情報を人間の観察と手作業によるデータ入力によって収集しなければならない場合、コストがかかったり、エラーが発生したりする可能性がある。

より複雑で過剰にフィットした関数は、単純な関数よりも移植性に劣る可能性が高い。極端に言えば、1変数の線形回帰は非常に移植性が高く、必要であれば手作業で行うことも可能なのだ。もう一方の極端な例では、元のモデラーの設定全体を正確に複製することによってのみ再現できるモデルがあり、再利用や科学的な再現を困難にしている。

オーバーフィットした機械学習モデルの学習セットから、個々の学習インスタンスの詳細を再構築することができる場合がある。これは、例えば、学習データに個人を特定できる機密情報（PII）が含まれている場合、望ましくない場合があるのだ。この現象は、人工知能と著作権の分野でも問題となっており、Stable DiffusionやGitHub Copilotなどのいくつかの生成深層学習モデルの開発者は、これらのモデルが学習データから特定の著作物を再現できることが判明したため、著作権侵害の訴えを受けています。
オーバーフィッティングの潜在的な影響は以下の通りなのだ：
- 検証セットの性能が低下するのだ。
- オーバーフィットした関数は、検証データセットの各項目について、より多くの情報を要求する可能性が高いなのだ。
- オーバーフィットされた関数は、単純な関数よりも移植性が低い可能性が高いなのだ。
- オーバーフィットした機械学習モデルのトレーニングセットから、個々のトレーニングインスタンスの詳細を再構築することができるかもしれないのだ。