Ich habe ein paar Jahre an der Uni als Wimi gearbeitet, die Wissenschaft (die du unten schon genannt hattest) wäre also ein Beispiel wo ich persönliche Erfahrung sammeln durfte.

Aber auch mit Erfahrung in der freien Wirtschaft kann man argumentieren: die Beobachtung ist das die Daten wesentlich das Verhalten des Systems beeinflussen und damit kommt ihnen eine ähnliche Rolle zu wie Code in traditioneller SW.

Daher geht man z.B. dazu über für Daten ähnliche Qualitätsstandards zu definieren. Z.B. hat man für Code Spezifikationen und Unittests die das Prüfen. Es ist in der Wirtschaft, je nach Bereich und Qualitätsanforderungen, mittlerweile Standard sowas auch für Datensätze zu machen. Man prüft also automatisch und bei jeder Änderung bestimmte statistische Eigenschaften der Daten wie Klassenverteilung, Balanciertheit, auch über Einflussgrößen die nicht explizit trainiert werden. Also z.B. für eine Gesichtserkennung prüft man die Verteilung von Geschlecht, Ethnizität, Alter, ... in den Trainingsdaten.

Auch werden Datensätze genau wie Code in versionierten Repositories vorgehalten.

De facto hat man also auch in der Wirtschaft die sehr ähnliche Bedeutung und damit auch Handhabung von Daten und Code in KI Systemen erkannt und umgesetzt. Sollten dann nicht die OSS Regeln auch genauso auf Daten übertragbar sein?