Bài báo này đề xuất một khuôn khổ trực quan-nhân quả toàn diện để trích xuất những hiểu biết nhân quả có thể diễn giải được về sở thích môi trường sống của loài từ hình ảnh. Hệ thống này tích hợp nhận dạng loài, truy xuất thông tin về sự xuất hiện toàn cầu, lấy mẫu giả vắng mặt và trích xuất dữ liệu khí hậu. Sử dụng các phương pháp suy luận nhân quả hiện đại, chúng tôi khám phá các cấu trúc nhân quả giữa các đặc điểm môi trường và ước tính ảnh hưởng của chúng đến sự xuất hiện của loài. Cuối cùng, chúng tôi sử dụng các mẫu có cấu trúc và mô hình ngôn ngữ quy mô lớn để tạo ra các giải thích nhân quả hợp lý về mặt thống kê, dễ hiểu đối với con người. Chúng tôi trình bày khuôn khổ cho các loài ong và hoa, báo cáo kết quả ban đầu từ các dự án đang triển khai và chứng minh tiềm năng của các trợ lý AI đa phương thức trong việc hỗ trợ các phương pháp mô hình sinh thái được đề xuất để mô tả môi trường sống của loài bằng ngôn ngữ dễ hiểu đối với con người.
