El acto administrativo algorítmico ante la LNPA reformada por la Ley 27742
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https://doi.org/10.26422/daec.2026.0200.espResumen
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Referencias
Anthropic. (21 de mayo de 2024). Mapping the Mind of a Large Language Model. https://www.anthropic.com/research/mapping-mind-language-model
Anthropic. (2025a). On the Biology of a Large Language Model. Transformer Circuits Thread. https://transformer-circuits.pub/2025/attribution-graphs/biology.html
Anthropic. (2025b). Reasoning Models Don’t Always Say What They Think. https://www.anthropic.com/research/reasoning-models-dont-say-think
Burrell, J. (2016). How the machine “thinks”: Understanding opacity in machine learning algorithms. Big Data & Society, 3(1), 1-12. https://doi.org/10.1177/2053951715622512
Garda, J. B. (2025). La juridicidad como principio fundamental y la nueva configuración de las vías de hecho administrativas en la Ley de Bases. Revista Derecho Administrativo (RDA), (158), 58-79.
Huergo Lora, A. (Dir.) (2020). La regulación de los algoritmos. Thomson Reuters/Aranzadi/Cizur Menor.
Lacava, F. J. (2019). Acto administrativo automático en el marco del Estado Constitucional de Derecho. Revista Argentina de Derecho Administrativo, (2). IJ-DCCXLVII-919.
Lacava, F. J. (2022). Acto administrativo automático. Astrea.
Masucci, A. (1993). L'atto amministrativo informatico. Primi lineamenti di una ricostruzione. Jovene.
Pasquale, F. (2015). The Black Box Society. The Secret Algorithms That Control Money and Information. Harvard University Press.
Sammartino, P. M. E. (2009). Causa y objeto del acto administrativo en el estado de derecho constitucional (material de cátedra del Diplomado, glosa del dolo como vicio de la voluntad).
Sammartino, P. M. E. (2014). Precisiones sobre la invalidez del acto administrativo en el Estado constitucional de derecho. El Derecho Administrativo (EDA), 2014, N°13,487, 1-13.
Sammartino, P. M. E. (2025). El requisito esencial “procedimiento” en la LNPA reformada (material de cátedra del Diplomado, apartado sobre el art. 14, inc. b, ap. IV).
Turpin, M., Michael, J., Perez, E. y Bowman, S. R. (2023). Language Models Don’t Always Say What They Think: Unfaithful Explanations in Chain-of-Thought Prompting. NeurIPS.
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Derechos de autor 2026 Juan José Esper Zamar (Autor/a)

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