滑坡謬誤是主張：
如果允許 A，最後一定會導致極端結果 Z。
問題是，中間從 A 到 Z 的過程沒有充分證據。
它的典型結構是：
只要開第一個口子，後面就一定失控。
只要今天允許一點點，明天就會變成災難。
滑坡謬誤不是說「連鎖反應一定不存在」。
真正的問題是：
有沒有證據證明中間每一步真的會發生？
| 主張 | 需要檢查 | 若缺少證據 |
|---|---|---|
| A 會導致 B | 是否有機制？ | 只是猜測 |
| B 會導致 C | 是否有案例或數據？ | 邏輯跳躍 |
| C 會導致災難 Z | 是否必然？ | 恐懼放大 |
| 是否有制度阻隔 | 有無監管或限制 | 可能不是滑坡 |
歐盟 AI Act 通過後，部分科技企業與商業團體擔心規則會增加負擔。Reuters 在 2024 年 9 月報導，一些企業批評歐盟優先監管而非創新；2025 年 11 月，Reuters 又報導歐盟提出簡化 AI 與隱私規則，並延後高風險 AI 規定，以回應企業對行政負擔的批評。這裡可以形成合理的政策討論，但若論證變成「只要監管 AI，歐洲科技就一定滅亡」，而沒有說明監管如何一步步必然導致創新崩潰，就可能變成滑坡謬誤。
| 項目 | 內容 |
|---|---|
| 起點 | 對 AI 高風險用途設規則 |
| 滑坡說法 | 一監管 AI，創新就會全部逃離歐洲 |
| 缺失環節 | 沒說明哪些規則、如何造成哪些企業退出 |
| 破解方式 | 分析合規成本、創新激勵、沙盒制度、風險分級與市場信任 |
合理問題是：
哪些規則會增加成本？哪些規則能增加信任？