随着陆路交通管理局正式推行电动助行车新规，未满70岁者须持医疗证明方可合法使用，时速也降至每小时6公里。然而，走在组屋区邻里街道，我们仍不时要闪避一些改装马达、体型庞大、速度偏快的电动助行车。问题已不只是交通法规，而是公共空间如何被公平、安全地使用。

电动助行车在新加坡老龄化进程中有重要功能。它让行动不便的长者重获行动自主，也维持基本生活便利与尊严。然而，近年来，一些四肢健全的年轻送餐员或贪图方便者，也使用本应服务于行动不便乐龄者的电动助行车，以避开更严格的交通工具管制。

由于早期规定较宽松，无须注册，也无须医疗证明，部分零售商与线上卖家迅速跟进，提供更换高电压电池，解除马达限速，提高输出功率等非法改装服务。当这些改装车以超过每小时20公里的速度出现在狭窄人行道上，行人安全与公共空间分配问题日益突出，邻里摩擦也随之增加。

从监管心理学看，有关部门的决策未必完全“始料未及”，而是受制于“数据不足便不规管”与“渐进式试错”的治理惯性。在智慧国逻辑里，政策推行往往重视实质伤亡数据与社会冲突证据。在乱象尚未成规模，碰撞与纠纷尚未累积到一定程度前，若贸然出台限制，可能面对舆论反弹与执行阻力。因此，决策者初期倾向观望。

但长期观望也会带来问题：当监管跟不上现实变化，社会不满持续累积后，有关部门往往只能以更大力度推出跨部门整顿，并高调公布惩罚条例。这种从宽松管理到集中整顿的转变，虽能短期回应公众关切，却也让社会付出额外适应成本。前期宽松若使问题扩大，后期补救便难免显得被动，长远也会削弱公众对制度前瞻性与稳定性的信任。

如果这套“等问题明显化后再集中处理”的模式，被沿用到正在本地各行业快速发展的高阶人工智能（AI）领域，挑战将更复杂。我国为维持科技枢纽地位，积极营造“低摩擦、高包容”的AI创新环境，这有现实必要；但算法扩散速度与影响范围远超实体交通工具。若未来工作、生活甚至基础教育出现系统性问题，我们是否又要重复电动助行车的监管路径？是否要等到虚假信息严重干扰网络生态、教育评估受到冲击、劳动力市场出现错配之后，才匆忙推出AI版规管框架？这种偏向事后补救，缺乏科技伦理前瞻性的治理方式，可能是智慧国必须正视的制度挑战。

成熟的法治文明与智慧国度，治理能力不应只体现在问题出现后能否迅速整顿，更应体现在面对新兴科技时，制度是否具备提前识别风险，设定边界与动态调整的能力。要避免陷入“先放任、后整顿”的循环，决策层需要更主动的风险管理思维，在新技术应用初期，就将伦理边界、责任归属与安全标准纳入制度设计。