AIがフレーム問題（フルレンジを理解した状態での一般的な知識を持つことが困難な問題）を解決できるかどうかは、現在のAIの能力や進捗具合に依存します。現在の最先端のAIモデルは、ある程度の一般的な知識を持つことができるようになりましたが、まだ完全に解決できているわけではありません。
フレーム問題は、AIが状況や文脈を正確に理解し、物事の背後にある根本的な原則や社会的なノウハウを把握することが困難なため、解決が難しいです。現在のAIシステムは、データ駆動型のトレーニングに基づいており、十分なトレーニングデータがなければ一般的な知識を獲得することは難しい場合があります。
ただし、AIの研究は進歩し続けており、将来的にはフレーム問題に対する解決策が開発される可能性があります。最近の研究では、より大規模なデータセットや進んだモデルアーキテクチャの開発など、フレーム問題に対するアプローチが進んでいます。そのため、時間の経過によって解決策が見つかる可能性もあります。
ただし、フレーム問題は非常に複雑で根本的な問題であるため、完全な解決にはまだ時間がかかる可能性があります。さらに、倫理的な側面や社会的な問題も関連しており、単に技術的な進歩だけでなく、より総合的なアプローチが必要かもしれません。
したがって、AIがフレーム問題を解決したとは言い難いですが、将来的には解決策が見つかる可能性があります。ただし、その過程では多くの課題や改善点が浮き彫りになるでしょう。メタ認知プロンプト（MP）が注目されるのは、そのような課題や改善点を洗い出す上で有用な手法であるためです。現在のAIシステムの限界を認識しながら、フレーム問題の解決に向けて研究や開発が続けられていることを理解することが重要です。