先說結論： 依授權範圍，它可能處理郵件、訊息、位置、付款與帳號憑證等資料；一般資料有模型訓練退出機制，而 Google Workspace API 資料另有更嚴格限制。
連接帳號前先做的檢查
官方隱私政策列出訊息、電子郵件、位置、音訊與連接服務資料等可能來源。只授權當前任務需要的帳號，閱讀 Google 或其他服務的權限畫面，並確認一般資料的模型訓練退出設定。任務完成後再決定是否保留連接。
連接服務前先看資料流向
分清楚 Instinct 自身的帳號資料、你授權的 Gmail 或日曆資料，以及它替你在第三方網站執行任務時留下的紀錄。授權畫面會告訴你可讀取或修改哪些項目；涉及郵件全文、位置、付款或登入憑證時，應先判斷任務是否真的需要這些資料。
訓練退出、撤權與刪除各有作用
隱私設定的訓練退出不等於刪掉已儲存資料；撤銷 Google 授權不等於清空 Instinct 先前匯入的索引。若想完整退出，按順序檢查訓練設定、連接服務的存取、既有資料刪除申請與第三方任務紀錄。Google Workspace API 資料還有獨立政策限制，不應與一般資料混為一談。
確認與限制
Google Workspace API 直接取得的資料有不同的模型訓練限制。停止連接不會自動刪除已收集的資料；若要移除資料，還須查看獨立的刪除控制。
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台灣使用者重點
台灣使用者評估 Instinct 隱私時，應聚焦實際資料流：郵件、行事曆、訊息、位置、付款與帳號資訊可能在不同任務中被使用。台灣《個人資料保護法》把聯絡方式、財務情況等可識別資訊視為個人資料，也明確定義跨境傳輸；使用者至少要知道資料從哪裡來、為何使用、是否可停止利用或刪除。
台灣情境檢查表
- 先確認目前連接哪些帳號與裝置資料，不要只看『隱私模式』這類總稱。
- Google Workspace API 資料要和一般使用資料分開閱讀政策。
- 解除連線、退出模型訓練／改進與刪除既有資料是不同操作。
台灣可重現性
海外報導可作為能力證據，但不能取代台灣實測。只要流程涉及門號、付款、商家、時間或個資，就把台灣環境視為需要另外驗證的一層。