Slippery Slope Fallacy

Raymond Kelvin Nando — Slippery Slope Fallacy adalah kekeliruan berpikir yang menyatakan bahwa suatu tindakan kecil atau keputusan awal akan secara otomatis membawa pada rangkaian konsekuensi ekstrem yang tidak diinginkan. Fallacy ini bekerja dengan membayangkan “lereng licin” di mana satu langkah memicu langkah berikutnya tanpa kontrol, meskipun hubungan sebab-akibat tersebut tidak memiliki bukti kuat. Dalam retorika publik, kesalahan ini sangat populer karena memanfaatkan rasa takut, kekhawatiran moral, dan bias prediksi berlebihan.

Pengertian Slippery Slope Fallacy

Slippery Slope Fallacy adalah informal fallacy yang terjadi ketika seseorang berargumen bahwa suatu tindakan A akan menyebabkan hasil B, C, D, hingga Z—yang biasanya ekstrem atau buruk—tanpa memberikan bukti mekanisme sebab-akibat yang jelas antara tiap tahap.
Fallacy ini bukan sekadar prediksi berantai, melainkan prediksi yang tidak didukung bukti, logika, atau probabilitas realistis.

Ciri-cirinya meliputi:

• Menghubungkan dua kejadian tanpa bukti yang menjelaskan hubungan tersebut.
• Menggunakan ketakutan atau alarmisme untuk meyakinkan audiens.
• Mengaburkan perbedaan antara kemungkinan kecil dan kepastian.
• Mengabaikan intervensi yang bisa menghentikan rangkaian peristiwa.
• Menyederhanakan proses kompleks menjadi rangkaian yang tak terhindarkan.

Slippery Slope Fallacy sering digunakan dalam politik, debat moral, diskusi teknologi, pendidikan, hukum, dan bahkan dalam percakapan sehari-hari.

Contoh Slippery Slope Fallacy

1. Dalam politik:
   “Jika kita melegalkan ganja medis, maka semua narkoba akan segera menjadi legal, dan masyarakat akan hancur.”
   → Tidak ada bukti bahwa legalisasi terbatas otomatis memicu legalisasi total.
2. Dalam pendidikan:
   “Kalau siswa diberi kesempatan memperbaiki nilai, nanti mereka akan menuntut nilai otomatis tanpa belajar.”
   → Perbaikan nilai tidak secara logis mengarah pada penghapusan usaha belajar.
3. Dalam teknologi:
   “Jika kita izinkan penggunaan AI untuk membantu pekerjaan administratif, nanti AI akan mengambil alih seluruh pekerjaan manusia.”
   → Prediksi ekstrem tanpa bukti mekanisme atau batasan regulasi.
4. Dalam moralitas:
   “Jika kita biarkan anak-anak bermain game kekerasan, pada akhirnya mereka akan menjadi kriminal.”
   → Klaim tersebut menghubungkan dua hal tanpa bukti kausal yang sahih.

Cara Mengatasi Slippery Slope Fallacy

1. Tanyakan bukti kausal pada setiap langkah rantai:
   Apakah ada mekanisme yang jelas antara A → B → C → D?
2. Evaluasi probabilitas, bukan sekadar kemungkinan:
   Banyak hal mungkin terjadi, tetapi kecil kemungkinan terjadi secara otomatis.
3. Pertimbangkan intervensi yang dapat menghentikan rantai kejadian:
   Kebijakan, regulasi, atau keputusan manusia dapat menghentikan eskalasi.
4. Pisahkan prediksi realistis dari alarmisme:
   Fokus pada data, studi empiris, dan model kausal yang dapat diverifikasi.
5. Gunakan argumentasi bertahap:
   Analisis tiap tahap secara independen sebelum mengklaim hubungan berantai.
6. Waspadai retorika berbasis ketakutan:
   Banyak argumen slippery slope muncul untuk memicu emosi, bukan logika.

Referensi

• Walton, D. (1992). Slippery Slope Arguments. Oxford University Press.
• Tindale, C. W. (2007). Fallacies and Argument Appraisal. Cambridge University Press.
• Damer, T. E. (2013). Attacking Faulty Reasoning. Wadsworth.
• Govier, T. (2010). A Practical Study of Argument. Wadsworth.
• Corner, A., & Hahn, U. (2009). Evaluating Slippery Slope Arguments. Journal of Logic, Language and Information, 18(3), 237–256.