机器遗忘旨在让已训练好的AI模型有选择地“忘记”特定知识或概念，例如从文本到图像生成模型中移除受版权保护的风格或敏感内容。然而，现有研究多聚焦于遗忘效果本身，对遗忘过程中模型内部产生的干扰现象关注不足。这项工作提出了一个名为I-CARE的分析框架，其核心是在可控且多样化的遗忘设定下，系统考察干扰相关现象。该框架强调测试场景的代表性，避免单一或偏颇的评估导致结论失真。通过精细控制遗忘目标与保留内容之间的关系，研究者能够区分不同类型的干扰，并揭示干扰如何影响模型在非遗忘目标上的生成质量与稳定性。这项工作值得关注，因为它将研究视角从“能否成功遗忘”扩展到“遗忘的副作用有多大”，为构建更安全、更可靠的生成模型提供了方法论支撑。对于关注AI合规与生成内容治理的读者而言，I-CARE提供了一套理解遗忘机制深层行为的有力工具。