請告訴我下面文中描述過度安裝的潛在影響
Context:影響  超配件最顯著的後果是驗證資料集的表現不佳. 其他負面後果包括:  這樣的功能很可能要求對驗證資料集中的每個專案提供更多的資訊, 而不是最佳功能; 收集這些額外的不需要的資料可能是昂貴或容易發生錯誤,  這樣的功能可能會比簡單的功能更難搬運. 這樣的方法是非常便捷的, 這樣的模型只能完全複製原始建模者的整個設定,  這樣一來, 單個訓練例項的細節可能會從過度裝配的機器學習模型的訓練組重建. 訓練資料可能包含敏感的個人識別資訊 (PII). 這項現象也在人工智慧與版權領域帶來問題, 像 Stable Diffusion 和 GitHub Copilot 這樣的一些生成型深度學習模型的開發者因侵犯版權而被起訴,
這種過度安裝的潛在影響是: - 驗證組的效能不佳. - 超載的函式可能會要求驗證資料集中的每個專案提供更多資訊. - 超載功能可能會比簡單功能更難搬運. - 從過度裝配的機器學習模型的訓練組中重建單個訓練例項的細節可能是可能的.