최근의 AI 시스템은 창의적으로 보이는 텍스트, 소프트웨어 아키텍처 (Software Architectures), 가설, 디자인, 그리고 과학적 워크플로 (Workflows)를 생성할 수 있습니다. 본 논문은 어떤 조건 하에서 기계가 진정으로 창의적이 될 수 있는지, 그리고 공유된 인지적 및 창의적 환경 내에서 인간의 주체성 (Human Agency)을 어떻게 보존할 수 있는지를 질문합니다. 본 논문은 의미를 지닌 의도적 변화의 과학인 디자인익스 (Designics)에서 도출된 요구사항 프레임워크를 개발합니다. 본 논문은 진정한 기계의 창의성이 단순히 출력물의 참신함 (Output Novelty), 현재의 성능, 또는 일시적인 아키텍처만으로 정의되어서는 안 된다고 주장합니다. 대신, 창의성은 재귀적 개입 역학 (Recursive Intervention Dynamics)을 통한 불완전한 상황의 구조적 변형으로 이해됩니다. 이러한 관점에서 창의성은 다음의 10가지 요구사항에 달려 있습니다: 환경 표현 (Environment Representation), 범위가 지정된 지각 (Scoped Perception), 갈등 식별 (Conflict Identification), 개입 능력 (Intervention Capability), 결과 관찰 (Consequence Observation), 지식 및 환경 업데이트 (Knowledge and Environment Update), 재범위 지정 (Rescoping), 국소적-전역적 전개 (Local-to-global Unfolding), 가치 기반 범위 지정 (Value-based Scoping), 그리고 인간-AI 공생 (Human-AI Co-living). 이들은 디자인익스 (Designics)의 세 가지 법칙인 지각 (Perception), 갈등 (Conflict), 능력 (Capability)을 통해 조직됩니다. 본 논문은 재귀적 요소 추출 (Recursive Element Extraction), 자율적 메쉬 생성 (Autonomous Mesh Generation), 신경생리학적 및 작업 부하 분석 (Neurophysiological and Workload Analysis)을 포함한 선택된 사이버-물리 (Cyber-physical) 및 사이버-생물 (Cyber-biological) 연구를 통해 이러한 요구사항의 계산적 추적 가능성 (Computational Tractability)을 설명합니다. 그런 다음 개방형 시스템 (Open-ended Systems), 자동화된 발견 프레임워크 (Automated Discovery Frameworks), 자기 수정 에이전트 (Self-modifying Agents), 파운데이션 모델 (Foundation Models), 그리고 에이전트 워크플로 (Agentic Workflows)를 압박 사례 (Pressure Cases)로 다룹니다. 이들은 강력한 생성적 수단을 보여주지만, 그 자체만으로는 진정한 기계의 창의성을 확립하지 못합니다. 마지막으로, 본 논문은 선제적인 AI 윤리 (Proactive AI Ethics)가 사후 필터가 아니라 진정한 기계 창의성의 내부 요소라고 주장합니다. 가치 기반 범위 지정 (Value-based Scoping)과 인간-AI 공생 (Human-AI Co-living)은 창의적인 기계가 환경을 지각하고, 갈등을 식별하며, 개입을 선택하고, 결과를 관찰하며, 지식을 업데이트하고, 미래의 행동 범위를 재지정하는 방식을 형성해야 합니다.