من فضلك أعطني الآثار المحتملة للتجاوز الموصوفة في النص التالي
Context:العواقب  النتيجة الأكثر وضوحا من الإفراط في التركيب هو ضعف الأداء على مجموعة بيانات التحقق من الصحة. تتضمن العواقب السلبية الأخرى:  من المرجح أن تطلب الوظيفة التي يتم تجهيزها بشكل زائد معلومات أكثر عن كل عنصر في مجموعة بيانات التحقق من الصحة مما تفعله الوظيفة المثلى ؛ يمكن أن يكون جمع هذه البيانات الإضافية غير الضرورية مكلفًا أو عرضة للخطأ ، خاصة إذا كان يجب جمع كل قطعة من المعلومات الفردية عن طريق الملاحظة البشرية وإدخال البيانات اليدوي.  من المرجح أن تكون الوظيفة الأكثر تعقيدًا والأكثر تركيبًا أقل قابلية للتحمل من وظيفة بسيطة. في إحدى الحالات المتطرفة، يكون الانحدار الخطي المتغير الواحد قابلاً للتحمل لدرجة أنه، إذا لزم الأمر، يمكن القيام به يدوياً. في الطرف الآخر هناك نماذج لا يمكن إعادة إنتاجها إلا من خلال تكرار الإعداد الكامل للمصمم الأصلي بدقة ، مما يجعل إعادة الاستخدام أو إعادة الإنتاج العلمي صعبًا.  قد يكون من الممكن إعادة بناء تفاصيل حالات التدريب الفردية من مجموعة التدريب الخاصة بنموذج التعلم الآلي المجهز. قد يكون هذا غير مرغوب فيه إذا كانت بيانات التدريب، على سبيل المثال، تتضمن معلومات شخصية حساسة (PII). كما أن هذه الظاهرة تثير مشاكل في مجال الذكاء الاصطناعي وحقوق الطبع والنشر، حيث تم مقاضاة مطوري بعض نماذج التعلم العميق التوليدية مثل Stable Diffusion وGitHub Copilot بتهمة انتهاك حقوق الطبع والنشر لأن هذه النماذج قد تبين أنها قادرة على إعادة إنتاج بعض العناصر المحمية بحقوق الطبع والنشر من بيانات التدريب الخاصة بهم.
التداعيات المحتملة للتجاوز هي: - أداء ضعيف لمجموعة التحقق من الصحة - من المرجح أن تطلب وظيفة مفرطة مزيداً من المعلومات حول كل عنصر في مجموعة بيانات التحقق من الصحة. - وظيفة مُعدّة أكثر من اللازم من المحتمل أن تكون أقل قابلية للنقل من وظيفة بسيطة. - قد يكون من الممكن إعادة بناء تفاصيل حالات التدريب الفردية من مجموعة تدريب نموذج التعلم الآلي المجهز.